ベイジアン ネットワークとは

ベイジアン ネットワークは、有向非巡回グラフ (DAG) を介して一連の変数とその条件関係を表す確率的グラフィカル モデルです。 言い換えれば、ベイジアン ネットワークは有向非巡回グラフの一種です。 ベイジアン ネットワークは、考えられる複数の既知の原因のいずれかが、すでに発生したイベントの寄与要因である可能性を判断し、その可能性に基づいて予測を行うのに最適です。 たとえば、病気と症状の間に存在する確率的な関係は、ベイジアン ネットワークで表すことができます。 このネットワークは、提供された症状に基づいてさまざまな病気が存在する確率を計算するために使用される場合があります。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: ベイジアン ネットワーク

第 2 章: 尤度関数

第 3 章: ベイジアン推論

第 4 章: 事後確率

第 5 章: グラフィカル モデル

第 6 章: 期待値?最大化アルゴリズム

第 7 章: ギブズ サンプリング

第 8 章: マルコフ確率場

第 9 章: 事後推定の最大値

第 10 章: ベイズ階層モデリング

(II) ベイジアン ネットワークに関する一般のよくある質問。

(III) 多くの分野でのベイジアン ネットワークの実際の使用例。

(IV) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 各業界でベイジアン ネットワークのテクノロジーを 360 度完全に理解することができます。

本書の対象者

専門家、大学生、大学院生、愛好家 、愛好家、およびあらゆる種類のベイジアン ネットワークに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。