P(A,B):両方の事象が成り立つ。
P(B) = ∑_A P(A,B): Bの事象だけ
P(A|B) = P(A,B)/P(B): ある条件Bが与えられたときのA事象が起こる確率。
つまり、両方の事象が足り立つものをBの事象の確率で割ったもの。
事象独立なら、P(A|B) = P(A)
P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B): ベイズの定理
ベイズの定理では、事前分布と尤度モデルを作り、データの結果を推論する方法の一つ。
これにより、起こる確率の分からなかった事象を実際の結果から確率を予測したり、
もっとも起こる確率の高そうなものを選定したりすることもできる。
最終更新：2011年04月08日 20:04
