『パターン認識と機械学習の学習』の学習 1章

最初にお断りしますが、私も勉強中で正確な定義はあやふやです。とんでもない間違いをしている可能性がありますが、もし、ご理解に役立てば幸いです。

#第1章 「序論」のための確率用語の学習の学習

##1.1 確率変数は変数なのか

###1.1.1 確率空間（Ω, F, P）

集合

「集合」って正式な定義は難しいのだけれど、まずは「集まり」くらいでよいのではないか。また、集合を具体的に表すときは、自然数の集合Ω={1, 2, 3, ...}のように書く。

部分集合

部分集合とは集合のなかの一部の集まりのこと。

集合族

集合族とは部分集合の集まりのこと。

元

集合の要素のこと。

* 例 * 曜日の集合：{日, 月, 火, 水, 木, 金, 土} * 曜日の部分集合の１つ：{月, 水}。あるいは、{日, 金, 土}。 * 日、月、… それぞれが元。 * 整数の集合：{..., -2, -1, 0, 1, 2, ...} * 整数の部分集合の１つ：自然数：{1, 2, 3, ...} * 整数の部分集合の１つ：偶数　：{2, 4, 6, ...} * 整数の部分集合の１つ：{1, 3, 8} * ..., -2, -1, 0, 1, 2, ... それぞれが元。

σ加法族

次頁に説明がありますが、まー普通使う数字の集まり、くらいで最初はよいのではないか。
長さ、面積、体積などを拡張した考え方として測度がある。その測度の考え方の中に加法族がある。加法族とは集合演算をしたときにその集合が閉じているもの。つまり、集合の和や積をした結果がその集合のなかに含まれるもののこと。無限加算個まで考えた加法族のことをσ加法族という。

たとえば整数の集合Ωを考える。その部分集合である、集合A={1, 2, 3}, 集合B={2, 3, 4}のAとBの和（重複しない足し算）={1, 2, 3, 4}であり、AとBの積（両方の部分集合に含まれるもの）={2, 3}であるが、{1, 2, 3, 4}も{2, 3}も元の集合である整数の集合Ωに含まれているので加法族である（正確な定義では和と積以外の演算もあるが、ここでは省略）。
また、同じく整数の集合Ωを考えた場合に、その部分集合である、偶数の集合A={2, 4, 6, ...}と奇数の集合B={1, 3, 5, ...}の和は{1, 2, 3, ...}であり、積は∅（空集合）である。どちらも無限個あるが数えられるので無限加算個であり、元の集合Ωに含まれているのでσ加法族である（空集合もΩに含むと考える）。
って感じに普通考える数字はσ加法族になっている。

互いに素

2つの整数が1と-1以外に互いに共通の約数を持たない場合に、互いに素という。例4と10は共通の約数2を持つので互いに素ではない。3と14は1と-1以外に共通の約数を持たないので互いに素である。

一様分布

サイコロの出目のように、それぞれの出来事（事象）の確率が等しい場合の分布のこと。

###1.1.2 σ加法族

合併

集合の和のこと。

共通部分

集合の積のこと。

補集合

その部分集合を除いた残りの集合のこと。

```math \begin{align} 集合AとBの和（合併）&：A\cup{B} \\ 集合AとBの積（共通部分）&：A\cap{B} \\ 集合Aの補集合&：A^c （別の書き方では \bar{A}） \\ AはBの元&：A\in{B} \end{align} ```

余事象

事象Aに対して、事象Aが起こらないこと。

###1.1.3 確率変数X
なし

###1.1.4 確率変数は写像である
なし

次は『パターン認識と機械学習の学習』の学習　第2章