NaRuLoG: Bayesian Network アーカイブ
ベイジアンネットワークも最近では著名になってきて、いろんなところで名前を聞くようになりました。 医学、法学、工学などのアカデミック界から、実世界の展開までいろいろありますね。 日本では、 産総研、東工大、東大、慶應大、KDDI、IBMなどなどいろんなところで話を聞きますし、 海外では、 アメリカ、フランス、オランダなどなどさまざまな国の研究所、大学で話を聞きます。 注目の研究を下記に述べておきますよ 最近、ベイジアンネットワークについてよく考え、実装し、また反省しを連続しているが、ここになってあるひとつのことがとても重要だと思ってきました それは、離散数学です ベイジアンネットワークグラフがネットワークグラフなので、グラフ理論や集合、行列を述べている離散数学がとても大切なんです。ベイジアンネットワークは頂点を表すノードと、辺を表すリンクと、確率で構成されています。そして、自分が作
ベイズ推定 - Wikipedia
ベイズ推定（ベイズすいてい、英: Bayesian inference）とは、ベイズ確率の考え方に基づき、観測事象（観測された事実）から、推定したい事柄（それの起因である原因事象）を、確率的な意味で推論することを指す[1]。 ベイズの定理が基本的な方法論として用いられ、名前の由来となっている。統計学に応用されてベイズ統計学[2]の代表的な方法となっている。 ベイズ推定においては、パラメータの点推定を求めることは、ベイズ確率（分布関数）を求めた後に、決められた汎関数：の値（平均値もしくは中央値など）を派生的に計算することと見なされる。 標語的には、「真値は分布する」、「点推定にはこだわらない」などの考え方に依拠している。 いま、AおよびXを離散確率変数とする。ここで A を原因、X をそれに対する証拠（つまり原因によって起きたと想定される事象）とするとき、 P(A) = 事象 A が発生する
Bayesian inference - Wikipedia
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Bayesian Belief Nets
