出版社内容情報
実用につながる基本を学びたい方々に向けた「ベイズの定理」の入門書。
幅広い領域で、あるデータの発生要因や特性を探りたいという場面は頻発します。そんなとき、ベイズの定理およびその発展であるベイズ推定は、一度理解できれば応用が効く強力なツールです。とくに、昨今のシステム開発で重要な位置を占めるデータ分析や機械学習において、得られたデータからその背後にある原因や特性を推定したいというケースは多く、ベイズの定理は欠かせない基礎知識の一つとなっています。
本書は、ベイズ理論の重要部分を「短期間」で押さえたい方々のために、身近でシンプルな例から徐々に一般性を高めていくボトムアップのアプローチをとり、事前分布/事後分布、MAP推定をはじめ基本事項を一気に解説。基礎理論から実践の入口をつなぐコンパクトな1冊で、豊富な例を通してテンポの良く学べます。ベイズの定理の発祥地である英国（イギリス）発の入門書。
内容説明
難しいリアルな課題が解決可能な問題に変身する。ＡＩや機械学習の動作原理を知る第一歩。ベイズの定理発祥の英国発の入門書！
目次
１章 ベイズの定理への招待
２章 図解でわかるベイズの定理
３章 離散パラメーターの推定
４章 連続パラメーターの推定
５章 正規分布のパラメーター推定
６章 ベイズの定理に対する鳥瞰図
７章 ベイズ論争
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
サンセット
6
共役事前分布やMCMC法などは出てこないが、ベイズの定理に関する理解は深まると思う。ベイズの定理は順確率から逆確率を求められ、データxを条件として仮説（特にパラメータθ）が成り立つ事後確率を計算できる。2つのモデルに対し、尤度の比はベイズ因子、事前確率の比は事前オッズ。同じデータを見ていても、仮定する事前情報により事後確率は変わってしまうが、妥当な事前確率を決めるには前もって大規模なデータ推計が必要な気がする。医学検査の例で言うと、p（陽性｜感染）と比べてp（感染）を調べるのは難しそうに思う。2025/06/18
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- 和書
- 青白い炎 岩波文庫
