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目次

基礎情報学

基礎情報学

  • 仁木 直人(著)
  • 1.意思決定と情報
    • 1.1 情報とは
    • 1.2 主観確率による確信度表現
    • 1.3 Bayes(ベイズ)の定理−主観確率の更新式
    • 1.4 量的知識の分布による表現とその更新
    • 1.5 演習問題
  • 2.情報の価値
    • 2.1 情報価値の評価
    • 2.2 一般的な情報価値評価−対数オッズ比
    • 2.3 実験とその価値
    • 2.4 情報価値を左右する要因
    • 2.5 演習問題
  • 3.Kullback−Leibler情報量
    • 3.1 同一対象への多数回観測
    • 3.2 Kullback−Leibler情報量
    • 3.3 Kullback−Leibler情報量の非負性
    • 3.4 情報量としての3性質
    • 3.5 情報を扱う態度
    • 3.6 演習問題
  • 4.分布間距離としての情報量
    • 4.1 無作為標本との一致確率に基づく非類似度
    • 4.2 分布の違いを表す尺度との関係
    • 4.3 演習問題
  • 5.最小情報分布
    • 5.1 無情報分布
    • 5.2 最小情報分布
    • 5.3 Pythagoras(ピタゴラス)定理
    • 5.4 演習問題
  • 6.熱力学エントロピー
    • 6.1 平衡系の粒子状態分布
    • 6.2 エントロピーの本質的意味と分解
    • 6.3 エントロピーにまつわる話題
    • 6.4 演習問題
  • 7.情報の伝達
    • 7.1 情報伝達における情報の欠落と追加
    • 7.2 理想通信における事後基準平均情報量−Shannon情報量
    • 7.3 Shannon情報量と同じ式で表される量
    • 7.4 演習問題
  • 8.統計学−未知分布に近いモデルの選択
    • 8.1 基本的な考え方
    • 8.2 最尤法
    • 8.3 赤池の情報量基準AIC
    • 8.4 エントロピー最大化原理と節約の原理
    • 8.5 発展的話題
    • 8.6 演習問題

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