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  ベイジアン ネットワークは、有向非巡回グラフ (dag) を介して一連の変数とその条件関係を表す確率的グラフィカル モデルです。 言い換えれば、ベイジアン ネットワークは有向非巡回グラフの一種です。 ベイジアン ネットワークは、考えられる複数の既知の原因のいずれかが、すでに発生したイベントの寄与要因である可能性を判断し、その可能性に基づいて予測を行うのに最適です。 たとえば、病気と症状の間に存在する確率的な関係は、ベイジアン ネットワークで表すことができます。 このネットワークは、提供された症状に基づいてさまざまな病気が存在する確率を計算するために使用される場合があります。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: ベイジアン ネットワーク
   
  第 2 章: 影響図
   
  第 3 章: グラフィカル モデル
   
  第 4 章: 隠れマルコフ モデル
   
  第 5 章: デシジョン ツリー
   
  第 6 章: ギブズ サンプリング
   
  第 7 章: 意思決定分析
   
  第 8 章: 情報の価値
   
  第 9 章: 確率的予測
   
  第 10 章: 因果関係グラフ
   
  (ii) 以下に関する一般のよくある質問に答える ベイジアン デシジョン ネットワーク。
   
  (iii) 多くの分野におけるベイジアン デシジョン ネットワークの使用例。
   
  (iv) それぞれの 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録
   
  本書の対象者
   
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