ベイズ統計（事後確率の計算）
意味・解説
新しい情報が得られるたびに、ある事象が起こる確率を更新していく統計学の手法。
ベイズの定理 $$ P(A|B) = rac{P(B|A)P(A)}{P(B)} $$ を用いる。事前確率 $P(A)$ に、新たな証拠 $B$ に基づく「尤度（ゆうど）」を掛け合わせて事後確率を算出する。
くわしく
「経験から学ぶ数学」です。
1.事前確率：
データを見る前の予想（例：このメールは50%の確率でスパム）。
2.事後確率：
『「無料」という単語が入っていた』という新事実を見て更新した予想（例：90%に上昇）。ポイントは、スパムフィルタや医療診断AI、自動運転など、不確実な状況下で「最もありそうな正解」をコンピュータが動的に判断するための核となる理論だからです。
例文
ベイズ統計に基づき、ユーザーの過去の行動データから興味関心が高い広告を優先的に表示するレコメンドエンジンを構築した。
同義語: ベイズの定理
対義語: 頻度主義統計
分類: 推論・統計アルゴリズム