山田
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ベイズ理論についての簡単な説明!◆星1つ


ベイズ理論って何に使えるの?


15/08/30 山田メール

ベイズ理論は、一言で言うと、


原因の確率を求める事ができる理論です。

ベイズ理論の応用例


15/08/30 山田メール

例えば、ブログにある工夫をされていたら、それが成果やアクセスの原因になっている確率を求める事ができます。

ベイズ理論をもう少し詳しく


15/08/30 山田メール

例えば、原因(工夫)a、b、c(なし)のブログが、Google検索トップ10に入っている(True)か入っていない(False)かというデータがあったら、その原因がa~cそれぞれである確率を求める事ができます。

ベイズ更新について


15/08/30 山田メール

ベイズ統計のいい所は、新しいデータを追加したら、確率を更新できる所です。計算された確率は、次の事前確率として利用(ベイズ更新)できます。また、簡単なベイズ理論なら、(集合問題などの記号が出てきますが、)四則演算でも十分に説明ができます。

原因(工夫)について


15/08/30 山田メール

例えば、モッピーというキーワードが4回以上登場するブログと3回登場するブログ、2回以下しか登場しないブログがあるとして、それぞれの条件に対して、長文であるか短文であるかなどを組みあわせた原因が考えられますね。(←この仮説については検証中です。)

原因が排反していない?


15/08/30 山田メール

先述の仮説では、モッピーというキーワードの登場回数をa、長文か短文かをbとした時、a1とb1、a1とb2は、確かに同時には起きえません。ですが、aが原因でbに効果がなかった場合を考えると、排反とは言えない気がするんですよ。※問題ないみたいですね。ちょっと、ナイーブベイズとかも色々と試してみたいと思います。

試験的に導入するかも?


15/08/30 山田メール

仮説次第ですが、試験的に導入するかもしれません。その場合は、ブログで仮説(原因)を説明して、サイドメニューでベイズ更新をしていく感じになると思います。



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