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【べいずねっとわーく (Bayesian network)】
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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.