内容を参考に、機械学習の裏にある数学的な理論をわかりやすく紹介していきます。昨今では、機械学習という技術がますます一般化されていますが、その分触れる事が少なくなった理論部分が、中井さんの書籍ではとてもわかりやすく解説されています。ここでは特に重要と思われるポイントを、章ごとに記事としてまとめています。「このような内容をもっと詳しく勉強したい!」と感じた方は、これらの記事を参考にしながら、中井さんの書籍を読んでいただければ、より深く掘り下げて理解を深めることができるでしょう。第8章では、「ベイズ推定」と呼ばれる考え方に基づき、機械学習モデル(回帰分析)を解いていきます。ベイズ推定とは「とある条件における事象の確率を、既知の確率と観測データから求める手法」です。(この章の副題である「データを元に『確信』を高める手法」もこの意でしょう。この考え方は、今までの確率的な考え方(最尤推定等)と大きく異なります。したがって、まずベイズ推定とは何か、ベイズ推定の考え方の基軸であるベイズ定理から詳しく説明していきます。ベイズ推定の概念を説明したあと、モデルのパラメータを評価するのにベイズ推定がどの様に活用できるのかを解説していきます。ベイズ推定は、ベイズの定理と呼ばれる考え方を基本として推定を行います。よって、ベイズ推定を理解するためには、まずベイズの定理を理解する必要があります。本節では、最初にベイズの定理と呼ばれる式を説明し、次にベイズの定理を具体例を交えて解説し、最終的にベイズの定理の意味を深く考えていきます。ベイズの定理を見ていきましょう。条件付き確率」と表現すると以下の様になります。つの方法で表現することで簡単に導くことができます。上式が成り立つ理由も簡単に説明しておきましょう。取り替えても当然成り立つので、2の式が成り立つわけです。サイコロを例にしてみましょう。1/3」をかけ合わせて求めることもできます。