#contents

*はじめに [#af555a2f]
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:http://blog.8maki.jp/2007/02/bayes_theorem.html]]
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 [#c3436032]
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 [#c4b30cbb]
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 [#v8a344f2]
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。
*スパムフィルター [#r54f727f]

-[[./スパムフィルター]]
*参考リンク [#zb822631]
-[[情報特別演習 2005 の発表資料 - Ceekz Logs:http://private.ceek.jp/archives/001686.html]]
-[[スペル修正プログラムはどう書くか:http://www.aoky.net/articles/peter_norvig/spell-correct.htm]]
簡単なペイズを利用したPythonでのスペル修正の例
-[[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:http://blog.8maki.jp/2007/02/bayes_theorem.html]]



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- Bella patonza anni ottanta, nulla da eccirepe.E in effetti la roba che ha attaccata al petto potrebbe anche essere roba sua. Ce ne sono, di donne così fortunate. -- [[Trish]] &new{2016-05-06 (Fri) 16:05:12};

#comment

TIME:"2016-09-04 (Sun) 21:41:56" REFERER:"http://tobysoft.net/wiki/index.php?cmd=edit&page=%A5%D9%A5%A4%A5%BA" USER_AGENT:"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36"
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