ベイジアンネットワーク入門 : 確率的知識情報処理の基礎
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ベイジアンネットワーク入門 : 確率的知識情報処理の基礎
培風館, 2009.7
- タイトル読み
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ベイジアン ネットワーク ニュウモン : カクリツテキ チシキ ジョウホウ ショリ ノ キソ
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注記
参考文献: p197-199
内容説明・目次
内容説明
ベイジアンネットワーク（ＢＮ）は、確率的に与えられる知識の一般的な表現方法である。ＢＮに関して種々の情報が交錯しているが、本書では、理論的に実証されている事柄についてのみ取り上げ、予備知識を仮定せず、大学初年次の微分積分および線形代数の素養があれば、証明を追うだけですべて理解できるｓｅｌｆ‐ｃｏｎｔａｉｎｅｄな内容になっている。４部構成で、具体的な例を盛り込みながら丁寧に解説。ＢＮの理論的な把握をしたい情報処理技術者、確率論の応用に興味のある応用数理の学生、研究者にとって斯学の絶好の入門書である。
目次
- １ 確率論の基礎（集合；確率；分布関数；Ｋｕｉｉｂａｃｋ‐Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量）
- ２ グラフィカルモデル（条件付独立性；無向グラフ；Ｍａｒｋｏｖネットワーク依存モデルの無向グラフによる表現；有向グラフ；Ｂａｙｅｓｉａｎネットワーク：依存モデルの有向非巡回グラフによる表現）
- ３ 統計的学習（大数の法則と中心極限定理；データ圧縮；ＭＤＬ基準；条件付確率の推定；有限型Ｂａｙｅｓｉａｎネットワークの学習；Ｇａｕｓｓ型Ｂａｙｅｓｉａｎネットワークの学習）
- ４ 確率的推論（確率分布の計算；確率的推論におけるＮＰ困難性；統計力学との関連）
「BOOKデータベース」 より