- Amazon.co.jp ・本 (288ページ)
- / ISBN・EAN: 9784478013328
作品紹介・あらすじ
迷惑メールが自動的に判別されるしくみとは?先端ビジネスや医療を支える「未来を予測する統計学」を根本から解説。かけ算・わり算だけで理解できる!
感想・レビュー・書評
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後輩くんが『すこぶるネットの評判が良い』と聞いたのでクリスマスプレゼント代わりに購入。私個人は文章多い専門書は読みづらいので避けてますが、さて後輩くんの感想はいかに?(笑)
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ベイズ統計は、インターネットの普及とともにビジネスで使われるようになってきた。
インターネットでは、顧客の購買行動や検索行動が自動的に履歴として収集されるが、そこから顧客の『タイプ』を推定するには、スタンダードな統計学よりもベイズ統計の方が圧倒的に優れている。
マイクロソフトやグーグルは、OSのヘルプ機能やウェブ検索、自動翻訳などにベイズ統計を活用している。また、FAXの画像のノイズ補正、医療分野での自動診断システム、迷惑メールフィルターなにも活用が広がっている。
迷惑メールである可能性が高い語句やURLの存在などの情報を組み合わせていくことで、迷惑メールである確率をはじき出し、ある閾値を超えたら迷惑メールと判断する。迷惑でないメールにもURLが含まれている可能性が高く、URLがあるということだけで、迷惑メールと判断するのは、経験的にも問題であることは理解できよう。このような情報を多数組み合わせることで、確率の精度をあげていくが、あくまでも確率であって、その確率が100%になることはない。
ベイズ推定は、ときに直感に大きく反することがある。ベイズ逆確率のパラドクスと言われるもので、モンティ・ホール問題と3囚人の問題である。問題の詳細は省略するが、この2つの問題は、表裏一体の関係があり、人間のこれらの問題に関する直感は矛盾するものである。片方の直感が正しいとすれば、もう片方の直感は間違っていると考える必要がある、これがパラドクスと言われる所以である。 -
大変わかりやすかった。条件付き確率っていまいちモヤモヤしながら計算してたけども、面積の比を求めてるだけなんだなあと。
ベイズじゃないとことの関係性も触れてるし、全体的にすごく腑に落ちた。 -
四則演算で理解できるベイズ。入り組んだことを簡単に説明するという難しいことをしている。これで全体像を知って、より詳細な(数式を必要として読みにくいかもしれない)本を読むのが良い。
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ベイズ統計学の考え方や歴史について難しい数式を使わずに直感的に理解できるように記された本。
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ベイズ統計学をほとんど知らなかったが、内容を知るのにとても役立った。
面積で図解することでしっくりとくる。後半は計算式が続き、読むのに体力がいるがその先の扉を開いてみたいと思わせる一冊。
やはり微分積分は勉強しないといけないと思わされた、、 -
良い入門書
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こちらもすばらしい。「あの式」をイメージから含めて根本的に理解するため、丁寧に説明してくれる。主観確率の話で「チョコをくれた彼女の気持ちを推定」という例が出るなど。