情報科学 › 機械学習の数学 › 確率論とベイズ統計
ベイズの定理
定理 2.2(「確率論とベイズ統計」§2) ・ ✓公理まで証明済み
θ と D の同時密度 p(θ,D) が存在し、p(D)>0 であるとする。このとき
p(θ∣D)=p(D)p(D∣θ)p(θ)=∫p(D∣θ′)p(θ′)dθ′p(D∣θ)p(θ)が成り立つ。とくに D を固定すれば分母は θ に依存しない定数なので、
p(θ∣D)∝p(D∣θ)p(θ)すなわち「事後分布 ∝ 尤度 × 事前分布」である。
本文で読む(証明と前後の説明)→
閉包の状態
✓ 公理まで証明済み
証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理(物理では基本仮定)までつながっています(前提の定理類 0 件、定義なども含めて 1 件)。
印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。
前提をたどる 証明が使う定理・定義(直接 1 件)
▸ を開くと、その項目の証明が使う前提が出ます。深い先は各項目のページでたどれます。
これを使っている定理 証明で参照している 2 件
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