内容説明
ベイジアンネットワークの知識と実践がわかる
ベイジアンネットワークは変数間の依存関係を確率によって表示した確率的グラフィカルモデルで、原因と結果の関係性を確率的に、またグラフィカルに示すことができるため、近年注目されています。
本書ではベイジアンネットワークの基本的な知識と、実際に実務の現場でどのようにベイジアンネットワークが使われているかの実践例を説明します。BayoLinkSというソフトウェア（体験版）を用いた実際の分析方法も紹介しています。
〈執筆者一覧〉（五十音順）
小野 義之
北村 章
阪井 尚樹
佐藤 雅哉
鈴木 聖一
野守 耕爾
本村 陽一
安松 健
株式会社NTTデータ数理システム
目次
第1章 モデル化すると何がよいのか
第2章 ベイジアンネットワークとは
第3章 ベイジアンネットワークをBayoLinkS で体験しよう
第4章 思考力を拡張させるベイジアンネットワーク
第5章 ベイジアンネットワークでID-POS データから顧客行動を分析する
第6章 テキストデータにおけるベイジアンネットワーク
第7章 ベイジアンネットワーク×予測モデル化によるデータアクティベーション
第8章 因果連鎖分析とベイジアンネットワーク
第9章 医療分野におけるベイジアンネットワークの応用
第10章 ベイジアンネットワークによる製造情報論の実現
第11章 ベイジアンネットワークの理論
第12章 ベイジアンネットワークによるモデリング
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。
shin_ash
3
メンバー内でBayoLinkSを使ってみようと言うことになったので読んでみた。このソフトはベイジアンネットワークを学習できる数少ないソフトウェアである。ベイジアンネットワークの分析例が豊富にあるが、用意するデータに一般の教師ありモデル(回帰モデル)とは異なるコツが要求されていることが何となくではあるが伝わってくる。BayoLinkSは離散変数しか扱えないが、単純に離散化すれば良いといものではなく、モデルで表現したい仮説を反映できる形の離散化が必要な様だ。仮説も変数で考えるよりグラフ構造で考えた方が良さげ。2023/10/16
