Think Bayes ―プログラマのためのベイズ統計入門

15.8

　まだ終わっていない

■

191

数が入る配列

one

を作る。それから親クラスの

Update

を呼び出し、尤度を計算して、

下位仮説を更新する。

したがって、実行例では、

3

つ更新する。最初は、「

3

頭のライオンを見た」のような

もの。次は、「

2

頭トラを見たがライオンは見なかった」。第

3

は、「

1

頭クマを見たが、

ライオンもトラも見なかった」である。

Likelihood

の新しい版は次のようになる。

# class Species4

def Likelihood(self, data, hypo):

dirichlet = hypo

like = 0

for i in range(self.iterations):

like += dirichlet.Likelihood(data)

#

新しく見つかったもので、未知種族の個数を補正する

m = len(data)

num_unseen = dirichlet.n - m + 1

like *= num_unseen

return like

これは、

Species.Likelihood

とほとんど同じで、因子

num_unseen

だけが異なる。こ

の補正は、新種を新たに発見するたびに、確認できた未知の種が他にもいくつかある

ということを考慮しなければならないので、必要だ。

n

のより大きな値については、確

認できたはずの未知の種がもっと多いので、データの尤度が増える。

面倒なところなので、最初からうまくやれなかったことを認めざるを得ないが、以前

の版と比較