ベイジアンネットワーク - ロボットシステムにおける不確実性のモデリング
Fouad Sabry
Translator Kei Imano
Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]
Summary
1: ベイジアン ネットワーク: ベイジアン ネットワークの基本概念とその応用について深く掘り下げます。 2: 統計モデル: データ解釈に不可欠な統計モデルのフレームワークを探ります。 3: 尤度関数: 確率的推論における尤度関数の重要性を理解します。 4: ベイジアン推論: ベイジアン推論がデータによる意思決定プロセスをどのように強化するかを学びます。 5: パターン認識: 複雑なデータ セット内のパターンを認識する方法を調べます。 6: 十分な統計: 十分な統計が情報を保持しながらデータ分析を簡素化する方法を学びます。 7: ガウス過程: ガウス過程と不確実性のモデル化におけるその役割を調べます。 8: 事後確率: 情報に基づいた予測のための事後確率の計算に関する洞察を得ます。 9: グラフィカル モデル: 関係を表すグラフィカル モデルの構造と有用性を理解します。 10: 事前確率: ベイズ推論における事前確率の重要性を学びます。 11: ギブス サンプリング: 効率的な統計的サンプリングのためのギブス サンプリング手法を学びます。 12: 最大事後推定: ベイズ モデルを最適化する方法として map 推定を学びます。 13: 条件付きランダム フィールド: 構造化予測における条件付きランダム フィールドの使用について学びます。 14: ディリクレ多項分布: カテゴリ データ分析におけるディリクレ多項分布を理解します。 15: タンパク質構造のグラフィカル モデル: バイオインフォマティクスにおけるグラフィカル モデルの応用について調べます。 16: 指数族ランダム グラフ モデル: ネットワーク分析のための指数族ランダム グラフについて詳しく学びます。 17: ベルンシュタイン - フォン ミーゼスの定理: 統計におけるベルンシュタイン - フォン ミーゼスの定理の意味を学びます。 18: ベイジアン階層モデリング: 複雑なデータ構造を分析するための階層モデルについて学びます。 19: グラフィド: グラフィドの概念と依存関係におけるその重要性を理解します。 20: 依存関係ネットワーク (グラフィカル モデル): グラフィカル モデル フレームワークにおける依存関係ネットワークを調査します。 21: 確率数値: 強化された計算方法のための確率数値について学びます。
Available since: 12/17/2024.
Print length: 491 pages.
