目次
１ 離散型データ事例：多項ベイジアンネットワーク
２ 連続型データ事例：ガウシアン・ベイジアンネットワーク
３ 混合（離散・連続型）事例：条件付きガウシアン・ベイジアンネットワーク
４ 時系列データ：ダイナミック・ベイジアンネットワーク
５ より複雑な事例：汎用ベイジアンネットワーク
６ ベイジアンネットワークの理論とアルゴリズム
７ ベイジアンネットワークのためのソフトウェア
８ 実社会におけるベイジアンネットワークの応用
付録Ａ グラフ理論
付録Ｂ 確率分布
付録Ｃ ベイジアンネットワークの覚書き
著者等紹介
金明哲［キンメイテツ］
１９５４年中国・東北生まれ。１９９５年～１９９７年札幌学院大学社会情報学部助教授。１９９８年～２００４年札幌学院大学社会情報学部教授。２００５年～同志社大学文化情報学部教授。統計科学、データサイエンス、計量文献学の研究に従事
財津亘［ザイツワタル］
１９７８年神奈川県生まれ。２００３年立命館大学大学院文学研究科心理学専攻博士課程前期課程修了。２００４年～２０２０年富山県警察本部刑事部科学捜査研究所研究官。２０２０年４月～目白大学心理学部心理カウンセリング学科准教授。犯罪者プロファイリングなど捜査心理学や犯罪心理学の研究に従事（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
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こたろう
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ベイジアンネットワークについて、Rのライブラリの使い方を教えてくれる本。簡易的な事例に対して、基本的にライブラリで解決するという内容の本のため、Rのライブラリの使い方を知りたいとか出ない限り、ベイジアンネットワークについては、別の本で学習した方がいい。2023/03/31
