書誌情報[]
- タイトル
- ベイジアンネットワーク概説
- 責任表示
- 繁桝算男, 植野真臣, 本村陽一共著
- 出版事項
- 東京 : 培風館, 2006.7
- 形態事項
- iv, 116p : 挿図 ; 22cm
- ISBN
- 4563015687
- 注記
- 引用文献: p111-114
- 著者標目
- 繁桝, 算男 [シゲマス, カズオ] ; 植野, 真臣 [ウエノ, マオミ] ; 本村, 陽一 [モトムラ, ヨウイチ]
- 分類
- NDC8:417.6 , NDC9:417.6 , NDC9:417.1 , NDLC:MA211
- 件名
- BSH:推計学 , NDLSH:確率論 , NDLSH:数理統計学 , NDLSH:グラフ理論
（茨城大工学部新納浩幸ゼミ 2006年後期教官ゼミ）
目次[]
1章 ベイジアンネットワークモデルの概要[]
1.1 ベージアンネットワークモデルとは？ 1.2 ベージアンネットワークモデルの基本
1.3 d分離 1.4 ノードの確率の計算 1.4.1 確率変数の分布の表記 1.4.2 トポロジー順序
1.4.3 データによる学習 1.4.4 モデルの評価 1.4.5 モデル全体の評価
2章 ベイズ的アプローチによる因果推論[]
2.1 因果とは 2.2 因果関係を確認する
2.3 因果のモデル 2.4 グラフ表現と因果関係
2.5 パラメーターによる学習
3章 ベイジアンネットワークモデルの数学的基礎[]
3.1 ベイジアンネットワークモデルの概要 3.2 ベイジアンネットワークモデルの定式化
3.3 ベイジアンネットワークの母数推定
3.4 相互情報量による木の生成：ＭＷＳＴ法
3.5 情報量基準を用いた構造学習
3.6 構造の探索アルゴリズム
3.7 シュミレーションによる各手法の比較 3.8 ＭＤＬ（ＢＩＣ）とベイジアンネットワークの予測分布との関係 3.9 実データによる解析例
4章 ベイジアンネットワークの確率概論[]
4.1 ベイジアンネットワークによる確率概論 4.2 確率推論のアルゴリズム 4.2.1 4.2.2
4.2.3 4.2.4 4.2.5
4.3 確率推論アルゴリズムの計算量 4.4 不完全データ・欠損データからのＥＭ学習
4.5 まとめ
5章 ベイジアンネットワークの応用[]
5.1 ベイジアンネットワークのソフトウエア
5.2 グラフィカルモデリングとしての応用
5.3 確率推論を使った知的情報システム
5.4 まとめ