「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つでで、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。ベイジアンネットワークを使いたいけど、既存ソフトを操作するだけでなく、理論的な基礎を身につけて、一歩踏み込んだ理解をしたいあなたはこちらはいかがでしょうか
グラフィカルモデル
「ベイズ統計」で、汎用性ある「モデリング」技法を使い、結果を「見やすく表現」したいあなた、こちらはいかがでしょうか【実践ベイズモデリング】
ベイズ統計に基づいたモデリングは、正規分布以外の確率分布を使うことが、マルコフ連鎖モンテカルロ法によって、比較的手軽に汎用的に実現できます。しかし実際は、慣れない確率分布を扱うのには、ハードルがある方も多いのではないでしょうか。本書では豊富な応用例が示されており、例に習って自分のデータへの適用を助けてくれます。プレート表現(グラフィカルモデル)の使い方も説明されており、結果などをスッキリ表現することができ、プレゼンなどでも重宝するはずです。「ベイズ」と「モデリング」を手を動かしながらも理解でき、「結果の伝達」もサクッと学べる1冊はこちらです
【確率的グラフィカルモデル】仕事の悩みを解決するベイジアンネットワークを、基礎から応用までサクッと俯瞰したいあなた、こちらはいかがでしょうか【目次あり】
「確率的グラフィカルモデル」とは、「ベイジアンネットワーク」や「マルコフネットワーク」を含んだ概念です。 「グラフィカルモデル」は、興味ある現象を確率的に表現し、それら同士の因果関係を、事前知識と実際に得られたデータから、ネットワーク構造としてモデル化することができます。 他の統計モデルと比べて、モデル構築の自由度が高いことなどのメリットがあります。 顧客の行動予測やゲノム解析でも活用されているグラフィカルモデルの全体像をサクッとつかみたい、効率的に知りたいところから身につけたいあなたにおすすめの本を紹介します。