ベイズの定理の応用
原因と結果と読み替えることで、結果から原因を推定する式と見ることができる
左辺$ P(E_i|D)のことを事後確率という
右辺の$ P(E_i)を事前確率という
$ P(D|E_i)を尤度という
例題
V1, V2, V3の機械で作られた製品が不良品であったとき、その製品がある機械で作られた確率は？
2つ目の製品、3つ目の製品、と繰り返すことでベイズ更新をすることができる
例題
迷惑メールフィルタ: Naive Bayse(単純ベイズ)分類
モンティ・ホール問題