36. ベイズの定理の前に
確率のおさらい
P( A)
事象 A が起きる確率
エントリがクラスCである確率 P( C )
エントリにタグtが付いている確率 P(t)
P( B | A)
条件付き確率
事象 A が起きた時に 事象 B が起きる確率
エントリがクラスCであるときに、タグが付いている確率 P(
t|C )
38. 事後確率とベイズの定理
P( B) P( A | B)
P( B | A) ベイズの定理
P( A)
P(C ) P( t _ 1, t _ 2, t _ 3,.. | C )
P(C | t _ 1, t _ 2, t _ 3,.. )
P( t _ 1, t _ 2, t _ 3,.. )
n
P( t _ 1, t _ 2, t _ 3,.. | C ) P(t _ k | C ) 条件付き独立仮定
k 1
n
P(C | t _ 1, t _ 2, t _ 3,.. ) P(C ) P(t _ k | C )
k 1
39. さらに式変形
n
P(C | t _ 1, t _ 2, t _ 3,.. ) P(C ) P(t _ k | C )
k 1
クラス中の _ kの数
t
P(t _ k | C ) n
クラスC中のt _ jの数
j 1
n
log P(C | t _ 1, t _ 2, t _ 3,.. ) log P(C ) log P(t _ k | C )
k 1