確率的グラフィカルモデル

著者名：鈴木譲/植野真臣【編著】

共立出版（2021/09発売）

• ISBN：9784320111394

内容説明

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。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。

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）

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]

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_]

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]

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]

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