ベイズの識別規則のメモ
現象の有無を２つのクラスだと考える。どっちかに分類したい。
特徴変数を複数考える。
現象があった場合、現象がなかった場合それぞれについて、特徴変数がどうであったか調べる。たとえば
| サンプル数 | 特徴変数1 | 特徴変数2 | ・・・ | |
| 現象あり（G=1） | 10 | 3 | 4 | ・・・ |
| 現象なし（G=0） | 50 | 45 | 5 | ・・・ |
とか。
各特徴変数に条件付き独立が成り立っていることを仮定して、事後確率を計算する。
（計算過程は、読めばわかるはず）
計算した結果で、それぞれ事後確率が大きい方のクラスに分類する。
（尤度比で識別規則を構成しても同じこと。数式おって頭の体操。）
