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ベイズ推定(機械学習含む)
0001デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/09/17(月) 22:31:04.27ID:q3hy4JL7
ベイジアンデータサイエンティストよ、集え…!
0014デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/25(水) 00:37:47.41ID:EMf8499+
オススメのライブラリ教えろよ
0015俺さまがべイズだ
垢版 |
2019/09/25(水) 01:54:28.87ID:BREdOFJe
教えろよとはなんだこの馬鹿たれが!
ライブラリとべイズは関係ない馬鹿たれが!
0016デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/25(水) 02:59:37.49ID:TEo3LUbx
生理かよ…
0017デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/10/28(月) 12:01:11.18ID:GmWBfyPS
いい本教えて?
0019デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/10/29(火) 12:06:58.21ID:J3HxXEEP
本書はRが使えない人にはまたく不向き。
理由は、詳細な計算を全てRのパッケージに任せているから。
その割には、間違いが多い。

ていうレビューあるけど大丈夫?
0020デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/10/29(火) 12:33:46.65ID:o0PrboJS
そもそも統計モデリング本は統計モデリングでの推定の際の詳細な計算アルゴリズムを学ぶことを目的とするものではなく
計測データに応じて適切な統計モデルを作りましょうということを教える入門書だから、詳細な計算をパッケージ任せにするのは問題ではない
モデリングの考え方の部分はRに依存しない書き方なので別にRを使わなくても勉強にはなる
間違いが多いのかどうかは知らん
0021デフォルトの名無しさん
垢版 |
2020/04/15(水) 20:31:48.14ID:/j15qPkD
ベイズ統計って機械学習や深層学習の実務で役に立っている人いる?
e資格取得したもののあまり勉強しなかったから、一から勉強し直しているんだけど楽しい
実務で使えるならこのまま勉強し続けようかなって
0022デフォルトの名無しさん
垢版 |
2020/04/16(木) 10:45:08.79ID:przIFznP
ベイズが役に立つ例
youtube.com/watch?
v=67FGN9RKmqw
0024デフォルトの名無しさん
垢版 |
2020/04/16(木) 13:14:13.73ID:aftrxgoy
条件付き確率が事後確率になったやつ?
単純に 1/3 より 1/2 の方が確率高いやろ?って理解してる
0026デフォルトの名無しさん
垢版 |
2021/02/25(木) 08:29:39.69ID:b+OWYtPN
408 :氏名黙秘 [sage] :2021/02/25(木) 07:50:38.48 ID:6beLm+os
顔文字さん、こんにちは。次のような数学の問題、具体的に、どのように考えれば、正解にたどりつけますか?
ご回答のほどよろしくお願いいたします。

今、家電メーカーAの新商品の電子レンジBが、家電量販店Cに、在庫100個あったとする。
なお、Aの工場は横浜市内にX、Y、Zと3つあり、CにあるBは、Xで作られたものが50個、Yで作られたものが30個、Zで作られたものが20個であることがわかっている。
さらに、CにあるBは、Xで作られたものの8%、Yで作られたものの5%、Zで作られたものの3%が、初期不良品であることもわかっている。
このとき…顔文字さんが、CにあるBのうち、任意の1個を無作為に購入したとき、【Xで作られた初期不良品】である可能性は何%ですか?
0028デフォルトの名無しさん
垢版 |
2021/04/17(土) 10:30:30.21ID:PtywwjqW
まさに天才。
0029デフォルトの名無しさん
垢版 |
2021/05/16(日) 17:21:26.41ID:joeEwiJY
任意の1個を無作為に購入したとき、【Xで作られた初期不良品】である可能性は約10.49%
((50/100)*0.08)/(((50/100)*0.08)+((30/100)*0.05)+((20/100)*0.03))*(16/100)=0.10491803278

任意の1個を無作為に購入したとき、【Yで作られた初期不良品】である可能性は約3.93%
((30/100)*0.05)/(((50/100)*0.08)+((30/100)*0.05)+((20/100)*0.03))*(16/100)=0.03934426229

任意の1個を無作為に購入したとき、【Zで作られた初期不良品】である可能性は約1.57%
((20/100)*0.03)/(((50/100)*0.08)+((30/100)*0.05)+((20/100)*0.03))*(16/100)=0.01573770491
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