確率的グラフィカルモデル

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確率的グラフィカルモデル

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  • サイズ A5判/ページ数 280p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784320111394
  • NDC分類 417.1
  • Cコード C3041

出版社内容情報

 ビッグデータ解析の時代に最も注目されている手法の一つが,因果モデル解析,未知データの予測など多くの用途に用いられる「確率的グラフィカルモデル」である。確率的グラフィカルモデルとは,グラフによりモデルを視覚的に記述することができ,また古典的なデータ解析手法のほとんどがその下位モデルとなる最先端手法であり,今後ますますその需要は大きくなるであろう。
 本書は,ベイジアンネットワーク,因果推論,離散論理によるグラフィカルモデル,統計力学とグラフィカルモデル,グラフィカルモデルの産業への応用を,それぞれの分野で世界的に活躍する気鋭の研究者たちがわかりやすく解説する。

第I部 ベイジアンネットワーク
第1章 ベイジアンネットワークの基礎
第2章 グラフィカルモデルの構造学習

第II部 因果推論
第3章 グラフィカルモデルを用いた因果的効果の識別可能性問題
第4章 構造方程式モデルによる因果探索と非ガウス性

第III部 離散論理によるグラフィカルモデル
第5章 離散構造処理の技法と確率モデル
第6章 離散構造によるグラフィカルモデル

第IV部 統計力学とグラフィカルモデル
第7章 確率推論への統計力学的アプローチ
第8章 マルコフ確率場と確率的画像処理

第V部 応用
第9章 ベイジアンネットワークと確率的潜在意味解析による確率的行動モデリング
第10章 ゲノム解析への応用

鈴木 譲[スズキ ジョウ]

植野 真臣[ウエノ マオミ]

黒木 学[クロキ マナブ]

清水 昌平[シミズ ショウヘイ]

湊 真一[ミナト シンイチ]

石畠 正和[イシハタ マサカズ]

樺島 祥介[カバシマ ヨシユキ]

田中 和之[タナカ カズユキ]

本村 陽一[モトムラ ヨウイチ]

玉田 嘉紀[タマダ ヨシノリ]

目次

第1部 ベイジアンネットワーク(ベイジアンネットワークの基礎;グラフィカルモデルの構造学習)
第2部 因果推論(グラフィカルモデルを用いた因果的効果の識別可能性問題;構造方程式モデルによる因果探索と非ガウス性)
第3部 離散論理によるグラフィカルモデル(離散構造処理の技法と確率モデル;離散確率変数と独立性)
第4部 統計力学とグラフィカルモデル(確率推論への統計力学的アプローチ;マルコフ確率場と確率的画像処理)
第5部 応用(ベイジアンネットワークと確率的潜在意味解析による確率的行動モデリング;ゲノム解析への応用)

著者等紹介

鈴木譲[スズキジョウ]
1993年早稲田大学理工学研究科修了。1995年早稲田大学理工学部助手。大阪大学大学院理学研究科助教授。現在、大阪大学大学院理学研究科准教授・博士(工学)

植野真臣[ウエノマオミ]
1994年東京工業大学総合理工学研究科。東京工業大学総合理工学研究科助手。2000年長岡技術科学大学工学部助教授。2006年電気通信大学大学院情報システム学研究科助教授。現在、電気通信大学大学院情報理工学研究科教授・博士(工学)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

Tsukasa Fukunaga

3
確率的グラフィカルモデルについての体系的な教科書、というより10人の研究者が自分の研究内容を1章ずつ書いた、というような構成。トピックそのものは論理学の話からゲノム解析の話まで多様なので、色々な研究を知りたいときには有用。(ただし、それぞれの内容についてはあくまで触り。引用が多いので興味を持ったトピックについての更なる学習はしやすい) 初学者や体系的にしっかり理解したい人には向いていない。2016/08/23

ONE_shoT_

2
ベイジアンネットワークの構造学習、因果探索まわりのキャッチアップのために読んだ。確率的グラフィカルモデル関連の様々なトピックが扱われており、雰囲気は掴めたと思う。参考文献が多く記載されているので、今後の学習に役立てたい。2020/12/20

shin_ash

1
2015年に開かれた確率的グラフィカルモデルのワークショップでの講演内容を書籍化したもの。確率的グラフィカルモデルという方法論が切り口なので、ベイジアンネットワークを始め、各方法論の解説や応用と幅広い話題を扱っている。その為、書籍としてはまとまりがないが、グラフィカルモデルがデータ分析の方法論として有用と目されながらも広く浸透していない今日では、この様な書籍も存在意義がある。個人的には自分の問題を解く為の方法論として、LiNGAMモデルを見落としていた事に気がつけたのが(多少ショックであるが)収穫だった。2018/10/07

yoshi1987

0
最初に抱いた印象はは専門家向けで読みにくそうだと感じたが、読み終えた印象としては例を用いながらわかりやすく書かれていると感じた とはいえ内容自体が難しいと思うので、統計力学との関連の話はあまりちゃんと理解していない 文献の記載も多く、今後の学習に役立ちそう2021/08/02

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