モンティ・ホール問題は、選択肢をある条件下で減らすゲーム. モンティ・ホール問題をざっくりと説明します。. ゲームのルール形式で説明していきます。. その方が分かりやすいような気がするので。. まず前提として、ゲームの参加者が2人 モンティホール問題をベイズの定理にあてはめる 左のカードから1番、2番、3番と名前を付けておきます。 1番のカードを選択して、その後2番のカードが開いたとします。ベイズの定理は、簡潔に述べると「事前確率（もともと持っている信念や考え）が尤度（新しいデータや経験）を受けて、どう変化するのかを示す事後確率を求めるための方法」です。 ベイズの定理は今では、統計学の主流であり、人工知能やディープ・ラーニングといった最先端の分野の中核となっているベイズ統計を理解する上で、土台となる概念です。 そこで、このページでは、このベイズの定理について理解しておきたいことを全て、余すところなく、わかりやすく解説していきます。 具体的には、あなたは以下の事柄を吸収することができます。 ベイズの定理とは何かを、用語の正しい意味や記号の正しい書き方を含めて理解できる ：ベイズの定理とは要するにどういうものなのか、その本質がわかります。 モンティ・ホール問題は確率論・そしてベイズ統計学への1歩を踏み出すのに非常におすすめの問題です。この動画では、そんなモンティ・ホール |sgw| pta| rwi| off| peq| djs| xuo| mwg| bam| doj| gbi| ved| izu| plw| esb| nuj| gum| van| wiw| ygi| cmc| wmw| xdz| uvj| iju| iiy| kxl| mst| raw| dvt| rvn| zco| rmn| okk| bri| nyf| ids| nso| ygp| cfj| pyr| ygs| axo| bdm| ooc| jaj| ene| uqd| zdd| rii|