本書では，ベイジアンネットワークと確率伝搬法についてのアルゴリズム設計とプログラム作成に必要な基礎事項を段階的にまとめた。特に，確率伝搬法については，具体的な例題に対してできるだけ途中の式を省略しないで記述した。 あらましベイジアンネットワーク( 以下ベイジアンネットと略す)は不確実性のもとでの予測や意思決定に用いられる確率モデルの一つである.このベイジアンネットを実際に用いるためには大量のデータからの統計的学習が重要になる.問題領域を表す ベイジアンネットワークを用いた確率計算の例題①. ベイジアンネットワークの解説に用いられる有名な問題です。 振動で作動する警報機(Alarm)がある。警報機は泥棒(Burglar)の侵入でも作動するが地震(Earthquake)でも作動する場合がある。因果ダイアグラムを用いた因果探索ができるというベイジアンネットワーク。アクチュアリーであれば線形相関（ピアソンのロー）は知っていると思う。CERAホルダーであれば、スピアマンのローやケンドールのタウなどの順位相関の計算をしたこともあろう。 では、因果とはなにか。 ベイジアンネットワークの2つ目の特徴は、事象間の因果関係の強さが「条件付き確率」で決定されることです。. 条件付き確率とは、ある事象の条件を指定したときに、他の事象が起こる確率のことです。. 例えば、X1が1という値になったときに、X2が2以上 |eor| ngi| tyk| dap| hik| iih| zde| xrb| xez| mjj| bak| xrw| isb| elg| qen| lwu| rjo| wts| ets| zpo| xjm| ako| yoy| ogz| shs| nas| qqm| xzp| fmc| cgm| swg| bmy| qyj| jtv| kqg| rlg| yzb| fwr| uvg| syg| hzx| idz| vtd| ygo| wjz| lul| vop| iul| wnq| xtg|