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ベイズ理論に関するhiroyukixhpのブックマーク (3)

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  • グーグル、インテル、MSが注目するベイズ理論:スペシャルレポート - CNET Japan

    今日のコンピュータ界を動かす18世紀の確率論 今日のコンピュータ界をリードする権威ある数学者の1人であるThomas Bayes(トーマス・ベイズ)は、他の数学者と一線を画する。ベイズは神の存在を方程式で説明できると主張した人物だ。そんな彼の最も重要な論文を出版したのはベイズ人ではなく他人であり、また、彼は241年前に亡くなっている。 ところが、なんとこの18世紀の聖職者が提唱した確率理論が、アプリケーション開発の数学的基礎の主要な部分を占めるようになっているのだ。 上記数式はベイズの定理を示したものである。難解な記号の羅列に見えるかもしれないが、大雑把に言うと何かが起こる可能性はその事柄の過去の発生頻度を使ってほぼ推測ができるということだ。研究者はこの考え方を遺伝子研究から電子メールの選別にまで応用しようとしている。 ベイズ定理の数学的な詳細説明はミネソタ大学のウェブサイトに掲載されて

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  • スパム対策に欠かせないベイズ理論とは?

    測定できなければ科学は成立しない、と言う人がいる。ベイズ理論は、以前は測定できなかった物の測定方法を提示する。仮説や予測を検証し、結論や決断を洗練していく。この理論を利用したベイジアンフィルターは、今、スパムコントロールの分野でホットな話題となっている。 扱う要因と可能性が限定されている場合、基的な確率の計算は簡単だ。例えば、出走馬が10頭の競馬レースを考えてみよう。どの馬に賭けるかの根拠となる情報が、「出走馬が10頭」だけであれば、どの馬を選んでも、勝つチャンスは10分の1だ。しかし、こんな計算を競馬場に持ち込んだら、たちまち財布は空になってしまう。現実の世界はもっとはるかに複雑だ。そしてここに、ベイズ理論の出番がある。 実際には、10頭の出走馬はそれぞれ、すでに少なくとも数レースは経験している。つまり、戦歴がある。ライトニングという馬が連戦連勝で、サンダーという馬が出走したすべてのレ

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