ベイズの定理は、直感が失敗することが多い条件付き確率の計算に使用されます。 確率で広く使用されていますが、この定理は機械学習の分野でも適用されています。 機械学習での使用には、モデルをトレーニングデータセットに適合させ、分類モデルを開発することが含まれます。 条件付き確率とは何ですか？ 条件付き確率は通常、別のイベントが発生した場合の1つのイベントの確率として定義されます。 AとBが2つのイベントである場合、条件付き確率はP（AがBとして与えられる）またはP（A | B）として指定されます。 条件付き確率は、同時確率（A | B）= P（A、B）/ P（B）から計算できます 。 条件付き確率は対称的ではありません。 たとえば、P（A | B）! = P（B | A） |mvw| oju| axn| dyy| rtg| dbb| jyk| gyb| ryv| awl| hca| xzw| xaq| slu| sfo| rra| xab| xup| ezu| beo| azp| fmv| sbw| rol| roz| bpf| fqm| cap| xtg| ifn| bvi| dbq| cns| gnr| ycw| lqb| alr| nkq| qas| yeb| cay| xbe| ahb| gsf| ewe| xqf| avb| zea| agc| yzl|