の条件付き確率は B の周辺確率に等しい。 2つの事象 A, B の積事象 A ⋂ B が空事象であることを、A と B は互いに排反 (mutually exclusive) であるという。排反事象の積は空事象となるため、その積事象の確率はゼロである。つまり、空事象 ∅ についていつでも P ( ∅ )
条件付期待値
である。よって、初等的な定義を使うことはできない。そこで、一般の場合は条件付き期待値として満たすべき条件を定めて、それを満たす唯一の確率変数を条件付き期待値として定義する。 条件付き確率密度関数を使い、fY(y) > 0 ならば、以下のように計算できる。fY(y) は Y の確率密度関数である。 E [ X ∣ Y =
条件付き独立
付きの面積の比に相当する。 どちらの例でも、 Y {\displaystyle \color {gold}Y} を条件として R {\displaystyle \color {red}R} と B {\displaystyle \color {blue}B} は条件付き独立である(次式)。 Pr
条件付き確率場
条件付き確率場(じょうけんつきかくりつば、英語: Conditional random field、略称: CRF)は無向グラフにより表現される確率的グラフィカルモデルの一つであり、識別モデルである。これは自然言語処理、生体情報工学、コンピュータビジョンなどの分野で連続データの解析などによく利用され
Angie Ymnk commented