ベイズ推定

Bayes' Theorem is a mathematical formula used to calculate conditional probabilities, fundamental in statistics and machine learning.

ベイズ後方確率は、証拠を観察した後の仮説の更新された確率であり、ベイズ推論の中心的な概念です。

信頼度は、証拠や経験に基づいてある発言に対する自信の度合いを定量化したものです。

ギブスサンプリングは、多変量確率分布からサンプルを生成する統計手法です。

複雑な確率分布をより単純な正規分布で近似する方法です。

尤度なし推論は、シミュレーションを用いて尤度を明示的に計算せずにモデルパラメータを推定します。

周辺尤度は、すべての可能なパラメータ値を積分して、モデルの下でデータを観測する確率です。

複雑な分布を推定するためにランダムサンプリングを用いる統計的方法。

最大事後確率（MAP）は、事後分布を最大化することによって未知の量を推定する統計的方法です。