ベイズの定理
例文
コアイメージ
ベイズの定理:既知の情報(事前確率)と新しい証拠を組み合わせて事後確率を求める規則
英英
A rule that expresses how to compute the posterior probability of an event or hypothesis by combining prior probability with the likelihood of observed evidence.
語源
Bayes' postulateは、ベイズが示した確率に関する考え方をもとに、条件付き確率の関係式として発展し、事前確率と尤度から事後確率を導く公式として名前が付いたことに由来する。
コラム
- 統計や機械学習では観測データに基づき信念を更新する仕組みを指す際に頻繁に用いられ、スパム判定などの実用例が多い。
例文
Bayes' theorem gives a formula to compute posterior probabilities from prior probabilities and likelihoods.
ベイズの定理は事前確率と尤度から事後確率を計算する式を示す。
コアイメージ
ベイズの定理は事前確率と尤度から事後確率を計算する数学上の公式
英英
A mathematical formula that computes the posterior probability of a hypothesis by combining its prior probability with the likelihood of observed data.
語源
Bayes' theoremは、18世紀の牧師で数学者トーマス・ベイズの名に由来し、ベイズの考えをラプラスらが整理して定式化した歴史を持つ
コラム
- ベイズの定理は統計や機械学習で頻出し、posterior/prior/likelihoodという語と各々の役割を押さえると解釈が容易になる
「ベイズの定理」のレベル別の例文
- 中学
We used Bayes' theorem to estimate the chance of rain.
- 高校・英検2級
Bayes' rule helps researchers update predictions after new data arrives.
- TOEIC・ビジネス
Our data team applied Bayes' theorem to evaluate fraud risks in transactions.
- 日常会話
Could Bayes' rule improve this prediction?