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対象領域の事象間における因果関係を記述するためのDAG (directed acyclic graph) を用いたデータ構造. ノードに確率変数を付与し, ノードが表す変数間に直接的な因果関係が存在する場合アークで接続し, ベイズの法則に基づく確率推論を行う. 結果から原因を推定する診断的推論と, 原因から結果を予測する因果的推論に利用される. 直接説明できない因果関係は, 隠れた変数を用いた説明を与える. 信念ネットワーク (belief network) とも呼ばれる. | 対象領域の事象間における因果関係を記述するためのDAG (directed acyclic graph) を用いたデータ構造. ノードに確率変数を付与し, ノードが表す変数間に直接的な因果関係が存在する場合アークで接続し, ベイズの法則に基づく確率推論を行う. 結果から原因を推定する診断的推論と, 原因から結果を予測する因果的推論に利用される. 直接説明できない因果関係は, 隠れた変数を用いた説明を与える. 信念ネットワーク (belief network) とも呼ばれる. |
2007年7月17日 (火) 13:52時点における版
【べいずねっとわーく (Bayesian network)】
対象領域の事象間における因果関係を記述するためのDAG (directed acyclic graph) を用いたデータ構造. ノードに確率変数を付与し, ノードが表す変数間に直接的な因果関係が存在する場合アークで接続し, ベイズの法則に基づく確率推論を行う. 結果から原因を推定する診断的推論と, 原因から結果を予測する因果的推論に利用される. 直接説明できない因果関係は, 隠れた変数を用いた説明を与える. 信念ネットワーク (belief network) とも呼ばれる.