入門書、Pythonで学ぶ等の。そういう本はPythonの例題があって動くコードだから動くのである。例題を出版社サイト等からDLしてVCcodeで開いて右クリック・実行ってやって、お、動いたで終わると何も身につかぬのである。どや。
ま～それはともかく初めの方の条件付き確率からベイズの定理に移行する際の右辺の分母のP(B)の処理が問題だ。ここがワタクシはいまいちピンとこないのである。
てかね、ここで数式書くの面倒だから書かないし。数式書くのに適してないからなあ。
OneNote, LibreOffice等で数式書いて画像として貼り付けるしかないのだよよよん。面倒なのでやらんし。
でも書いてみる。
P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B) この単純な数式は条件付き確率から導いたベイズの定理! どや。
ところが、分母のP(B)を、同時確率の和に置き換えるという作業をする。
P(B)=P(A∩B) + P(Aのバー ∩ B) ここからさらに変形していくのだが、Aのバーの記号が表示できないので放棄（笑）
とにかくな、P(B)を同時確率の和に置き換える・・・そこがワタクシはいまいちピンと来ないのである。こういうのは説明を読んでいると、まぁそうなるわなというものだがワタクシの愚脳が、ピーーンと来ないのである。理解した瞬間の アハ体験がないのである。なんでP(B)ですむのに面倒な数式を増やすねん? なのである。そこなのである。ピーンと来るものがないのである。どや。
てなわけだがね。さらに一般化すると分母は∑の式になったり、積分の式になったりするんだじょ。どや、まいったか。うむ。まいった。
そして、その分母の計算が簡単ではない。
ほんで賢い人が分母の計算しないですむ方法を考え出したとさ。いくつかのアルゴリズムが提案されているがPythonでPyMC3というモジュールがあって、それはモシモシ法を使うのだよよん。モシモシ法とは MCMC法の事なのだよよん。
ま～分母のP(B)で手間取っているワタクシがモシモシ法を使って何か計算するかというと無理いぃぃぃ（笑）
つーか、ライブラリを使う時点で原理的なところの理解を放棄しているざます(ワタクシの場合ですね)
というわけで下の本で四苦八苦するざます。翔泳社はこの手の「あたらしい ～の教科書」ってシリーズ化しているざますねえ。これ教科書の内容ざますかあぁぁぁ。知らんけど。
