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

鈴木譲 著

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。

「BOOKデータベース」より

[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

この本の情報

書名 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
著作者等 鈴木 譲
書名ヨミ 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
出版元 培風館
刊行年月 2009.7
ページ数 205p
大きさ 22cm
ISBN 978-4-563-01575-6
NCID BA90733035
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全国書誌番号
21635698
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言語 日本語
出版国 日本
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