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  • 当wikiのプログラムコードの表示を直してみました(ついでに長い行があると全体が下にぶっ飛ぶのも修正)。不具合があればBBSまでご連絡下さい。

はじめに Edit

基本的に、確率/統計の分野らしい。

わかってないので、
ほとんど、手探りのメモです。

実装スキーなので、理論なんかどうでもいいのですが、
やっぱり理解深めるには、教科書読まないとあかんのだろうな……。
でも、実装まで書いてある本がみつからん。

ベイズ理論の応用事例 // 起業家・Webデザイナー・SE→CIOを目指しつつの大学生のアレ
によると、

過去に起きた事象を元に未来を予測。
条件付き確率であり、事前確率から事後確率を求める。
というものらしい。

ベイズの定理 Edit

P(A)は、事象Aが発生する確率。
P(B)は、事象Bが発生する確率。
P(A|B)は、事象Bが既に発生している場合に、事象Aが発生する確率。(条件付き確率)
P(B|A)は、事象Aが発生した場合に、事象Bが発生していた確率。

ベイズの定理は、P(B|A)=P(A|B) * P(B) / P(A)

解析方法 Edit

実際の解析には、
マルコフ連鎖モンテカルロ Markov Chain Monte Carlo(=MCMC)
が使われる?

つか、ナイーブベイズ

理論見ても、実際の実装方法がてんで見当つかん('A`)

メモ Edit

株でJavaでロボットで
http://robosevil.blog61.fc2.com/
細かい数式はとりあえず置いといて、ベイズの定理をざっくり説明すると
何かが起こる可能性は、その事柄の過去の発生頻度を使ってほぼ推測ができる
ということらしい。株価に当てはめると、『株価が上がる銘柄はというのは、過去に
株価があがった銘柄の動き・指標などを使えばほぼ推測できる』ということになる
だろう。

株ロボで、BayesianRobotっつーのがあるらしい。

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参考リンク Edit




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Last-modified: 2016-09-04 Sun 21:42:11 JST (347d)