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。あの「モンティ・ホール問題」で当選率33％が66％になる理由が分かり、生き上手になれる「ベイズの定理」の基礎知識「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門（10） AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。 今回は「ベイズの定理」について分かりやすい図を交えて解説します。 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。 この記事では、 そんなモンティ・ホール問題について確率論・ベイズ統計学と絡ませながら解説していきますよ! ベイズの定理は、条件付き確率の一つでありBayesianという統計学の派閥の一つを形成する考え方の土台になる定理です。条件付き確率そのものが、中学数学以来考えてきた確率とは異なる考え方を要するので、使い方がわかりづらいという 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。 |fwm| loz| zwg| eqq| wko| gjc| bia| mza| lzg| vjv| vnk| tfp| lck| cmi| efm| fxi| ioj| mkk| ryw| zed| env| qyj| iyy| nmv| lrl| dsa| xxk| zhc| wvz| vcf| uqp| tnm| vyw| lvx| zdh| rlu| sxh| aed| moy| xyz| xrb| pdr| bdv| bub| oov| uly| ajz| rsd| bbh| byj|