ベイジアンネットワーク－入門から応用まで
Abstract: ( ) ( ) ( ) 1. ( ) 2. (Bayesian network, Bayesnet, belief network) [1, 2, 3, 4, 5] [6, 7, 8, 9, 10] 0 1 1 0 Xi, Xj Xi → Xj Xj Xi X1 X2 X4 X3 X5 X2 0 1 X4 0 0.8 0.4 1 0.2 0.6 条件付確率表 P(X4|X2) P(X3|X1,X2） Ｐａ（Ｘ３） Ｐａ（Ｘ５） Ｐａ（Ｘ４） P(X５|X３,X４） 1: Bayesian network Xj Pa(Xj) Xj Pa(Xj) ( Pa(Xj) ) P(Xj | Pa(Xj)) (1) n X1 · · · , Xn (2) P(X1, · · · , Xn) = n � j=1 P(Xj | Pa(Xj)). (2) 1 1 3 Pa(Xj) = x1
Opinion：君はベイジアン・ネットワークを知っているか？（7/9） - ＠IT
多摩川がタマちゃん騒動で盛り上がっていた2002年9月1日、「ベイジアンネットセミナーBN2002」という研究会が東京一ツ橋の学術総合センターで開かれていた。 ベイジアン・ネットワーク（Bayesian Network）とは、不確かな出来事の連鎖について、確率の相互作用を集計する手法で、知能情報システム構築の有力な手段になっている。「不確実性を扱うための計算モデル」として、認知科学（知能の仕組みや働きなどを解明する科学）、機械学習（経験や学習によって自身が進化するような機械システム）、データ・マイニング（膨大な量のデータの中から特徴や「意味」などを見つけ出す技術。マイニング【mining】とは山から資源などを掘り出す、採鉱／採掘という意味）、ロボティクス（ロボット工学）、ゲノム解析などに応用が広がっている。このセミナーは、産業総合技術研究所（元電子技術総合研究所、経済産業省傘下）が中心にな
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