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ベイズの定理

Bayes' Theorem

べいずのていり

新たな情報（結果）が得られたときに、ある原因や仮説の確率を更新する計算式で、P(A|B)＝P(B|A)P(A)／P(B)で表す。事前確率P(A)に、原因Aの下で結果Bが観測される確率を掛けて、結果Bを知った後の事後確率を求める。迷惑メールの判定や、検査で陽性となった人が実際に罹患している確率の計算などに使われる。

#条件付き確率 #事前確率 #事後確率

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他の資格での定義

FEベイズの定理

条件付き確率を逆転させる定理。P(A|B) = P(B|A)・P(A)/P(B)で表される。事前確率と尤度から事後確率を求めることができ、機械学習やスパムフィルタなどに応用される。

APベイズの定理

事後確率を事前確率と尤度から計算する定理。P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B)で表される。観測データから原因の確率を逆算する推論に用いられ、機械学習のナイーブベイズ分類器や迷惑メールフィルタの理論的基盤。

Past Exams

過去問での出題

過去問で 2 回出題（応用情報技術者試験 1・データベーススペシャリスト試験 1）

出典: 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

ベイズの定理

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