忙しいあなたの代わりに、史上最強の「良い本・良い暮らし」のご提案

1冊の本に出会うことで、人生が大きく変わることがあります。良い品物に出会ったことで幸せになれることもあります。とはいっても、多様な商品があふれる中で、より価値の高いものを選び出すのは大変です。そこでこのブログでは、忙しいあなたの代わりに、史上最強の「良い本・良いくらし」の提案をさせていただきます。

学問 / 分析

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「ベイジアンネットワーク」とは、知識を表現するための道具の1つです。

知識や物事の関係性を、「確率」を使って 表現することができます。

 これを数学的な言い方をすると、「グラフ構造」をもつ「確率モデル」となります。

実は世の中の多くのことは、知識や物事と、それらの関係性の度合いで表現することが可能なんです。



たとえば、顧客や消費者の行動を理解するときに、ベイジアンネットワークが役立ちます。

顧客が買う・買わないなどの行動を決定する要因は、なにか規則があるはずですよね。

でもその規則は、非常に多くの要因によって決まっていて、個人差もあると考えられます。

様々な要因によって行動が変わる場合の、要因と行動の関係性を表現するのに適しているのがベイジアンネットワークなんです。



他の例としては、PCやスマホなどを使うユーザにとって、よりよいシステムを作りたいとします。

ユーザがいいシステムと感じる要因は、システムの設計やデザインだけでなく、

システムの使用目的や動機、欲求など、様々な要因が考えられます。

また、それらに個人差が大きいこともわかっていただけるかと思います。

ベイジアンネットワークでユーザをモデル化すれば、
  • どの要因がどのくらい効いてくるのか?
  • どうすれば目的の効果を達成しやすいのか?
といったことを調べることが可能となります。



なるほど〜 ベイジアンネットワークを使ってみたい!

と思われた方も多いかもしれません。
  • ベイジアンネットワークって難しそう
  • 予備知識も少ないし、数学に自信がないなぁ
と思われる方もおられるかもしれません。


  • 予備知識がいらず、確率論なども独学で学べるものはないかなぁ
  • 数式だけでなく、具体的な例も示しているものはないの?
  • ベイジアンネットワークの関連技術(統計的学習、確率的推論、グラフィカルモデル)なども一緒に学べる

といった本があると学びやすいですよね。

そんなあなたにおすすめの1冊はこちらです↓



本書は、ベイジアンネットワークについて、基礎からシッカリ学べる良書です。

予備知識を仮定せずに、独学で、

ベイジアンネットワークの理論面をシッカリ学ぶことができます。
(大学初年度の微積と線形代数の知識は必要です)

また、確率論の基礎や、統計的学習、確率的推論、グラフィカルモデルなど、

ベイジアンネットワークの関連知識を深めることもできるうれしい1冊となっています。

本書の構成は以下の通りです。

1、確率論の基礎

1−1、集合
1−2、確率
1−3、分布関数
1−4、Kullback-Leibler情報量

2、グラフィカルモデル

2−1、条件付き独立性
2−2、無向グラフ
2−3、Markov ネットワーク:依存モデルの無向グラフによる表現
2−4、有向グラフ
2−5、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

3−1、大数の法則と中心極限定理
3−2、データ圧縮
3−3、MDL 基準
3−4、条件付確率の推定
3−5、有限型 Bayesian ネットワークの学習
3−6、Gauss 型 Bayesian ネットワーク学習

4、確率的推論

4−1、確率分布の計算
4−2、確率的推論におけるNP困難性
4−3、統計力学との関連

参考文献
索引

となっています。



本書はおよそ200ページの中に、これだけの内容をギュッと凝縮しています。

図やグラフなども多く、数式展開や証明の理解を助けてくれます。
  • ベイジアンネットワークの理論的な詳細をきちんと追えるようになりたい
  • ベイジアンネットワークに関係する最新論文などを理解できるようになりたい
  • ベイジアンネットワークをきちんと使って、新しいことをするための基礎をつくりたい
などなど、既存ソフトを操作するだけでなく、

一歩踏み込んだ理解をしたいあなたが、

理論的な基礎を身につけるのにおすすめの良書となっています。



以下の記事もございます↓
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