mura632’s blog

自分が学んだ知識や考えをアウトプットする場として使っていきます。

やっと最初だけわかったナイーブベイズ…

データマイニングを頑張って勉強している今日このごろですが、ナイーブベイズについてあまりやってきませんでした…

というわけでナイーブベイズを理解するついでにこのブログで数式をうつ練習でもしようかと思います笑


ナイーブベイズとはベイズの定理を利用して予測するものです。

ベイズの定理とは
{ \displaystyle
P(Y|X)=\dfrac{P(Y)P(X|Y)}{P(X)}
}
で表される確率を示すもので、これだけだと意味がわかりません。

元々私はP(Y|X)は確率P(X)のもとでP(Y)が起こる確立とだけ理解していました。
これを次のように言い換えます。

ある特徴Xの集合を特徴としたときに結果がYである確立

このようにすることでにわかに機械学習を勉強している方ならわかると思います←

つまりXを参考にした時にYである確率ですね
そしてこのP(Y|X)が最大である時のものを結果として予測します


正直、こういったことを理解するときにうまくアウトプットできません…
自分がわからなかったらとりあえずアウトプットする練習をするようにしていますが今回はまだまだ理解が追いついていないところが多かったのかもしれません。
でもこれでわからないところが理解できた気がします!

完全に独りよがりなアウトプットでメモ程度の存在のブログですが、誰かの役にたったらラッキーです笑