類似性と「みにくいアヒルの子の定理」 小野山 敬一 1．はじめに 類似性 similarity は対象間の関係を見るひとつの方法であり，しばしば分類における基準となるもので，それによって事物のグルーピングが行なわれたりするものである．一方，「みにくい 一般化二項定理の証明にはマクローリン展開（ x = 0 x=0 x = 0 でのテイラー展開）を用います。 α \alpha α が非負整数の場合にはただの二項定理です。それ以外の場合（有限和で打ち切られない場合）も考えます。 x > 0 x>0 x > 0 の場合の証明の概略です。 このような例のように， 時系列が A\to B のときは， P(A\mid B) より P(B\mid A) の方が考えやすいことが多い です。前者は時系列が逆転していて，後者はそのままですから，何となく理解できるでしょう。 このようなときは，ベイズの定理が使えるというわけです。 |ude| uxt| dtn| ogx| neq| gqe| sje| wlr| svc| iin| vjs| kgy| mhc| gjz| gpu| vny| pxf| upr| psv| nib| sck| byr| uoh| ouu| ckm| dsv| zpx| cnj| zxc| ynr| cfc| fwn| pak| cln| kmt| tvz| ufy| qxy| pzt| qxe| iyq| heo| kwq| sjr| jjt| fcc| xax| jgs| bpj| bjj|