目次
ベイジアンネットワーク
- 植野 真臣（著）
- １．確率とビリーフ
- １．１ 確率
- １．２ 主観確率
- １．３ 条件付き確率と独立
- １．４ ベイズの定理
- １．５ 確率変数
- １．６ 尤度原理
- １．７ ベイズ推定
- １．８ 無情報事前分布
- １．９ 予測分布
- １．１０ 周辺尤度
- ２．ベイジアンネットワークのためのグラフ理論
- ２．１ 定義
- ２．２ 無向グラフ
- ２．３ 無向グラフのタイプ
- ２．４ 有向グラフ
- ２．５ 有向グラフのタイプ
- ２．６ 三角グラフ
- ２．７ ジョインツリー
- ３．ベイジアンネットワーク
- ３．１ 条件付き独立構造のグラフ表現
- ３．２ ｄ分離
- ３．３ ベイジアンネットワークモデル
- ４．ジョインツリーアルゴリズムによる推論
- ４．１ ファクター消去
- ４．２ エリミネーションツリー
- ４．３ セパレータとクラスター
- ４．４ メッセージパッシング
- ４．５ 周辺事後確率のためのファクター消去
- ４．６ ジョインツリーアルゴリズム
- ４．７ 変数消去順序の最適化
- ５．ベイジアンネットワークの近似推論
- ５．１ ポリツリーアルゴリズム
- ５．２ ルーピービリーフプロパゲーション
- ５．３ カルバック・ライブラーダイバージェンスによる評価
- ５．４ ジョイングラフ近似によるルーピービリーフプロパゲーション
- ５．５ エッジ削除アルゴリズム
- ６．ベイジアンネットワークの学習
- ６．１ ベイジアンネットワークのパラメータ学習
- ６．２ 周辺尤度による構造学習
- ６．３ 最小記述長（ＭＤＬ）による学習
- ６．４ 尤度等価とＢＤｅ（ｕ）スコア
- ６．５ ディリクレスコアのハイパーパラメータ
- ６．６ 無情報事前分布による学習スコア
- ６．７ 構造の探索アルゴリズム
- ６．８ 厳密解探索アルゴリズム
- ６．９ モデル平均スコア
- ７．条件付き独立性検定による構造学習
- ７．１ 因果のフェイスフルの仮定
- ７．２ ＰＣアルゴリズム
- ７．３ ＭＭＨＣアルゴリズム
- ７．４ ＲＡＩアルゴリズム
- ７．５ スーパーストラクチャーによる厳密解
- ７．６ 手法の比較実験
- 付録
- Ａ．１ ディリクレ積分
- Ａ．２ ディリクレ分布の平均・分散
- Ａ．３ 周辺尤度ＢＤｅ（ｕ）の性質
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