この本は、とてもいい本。自分にとって。
数式さっぱり分からん、、、けど、Ｒからも攻めれるので、なんとなく直感的理解が可能かもという期待が、、、、
少し抜き書きを書いておく。
ベイジアンネットワークから、微妙に言葉は変えて、抜き書き。
すなわちベイジアンネットワークモデルとは、すべてのノードの同時確率を条件付き確率と周辺確率の積の形に分解して、構造化された非循環有向グラフＫ個の確立変数があって、条件付き独立にあるノード間の有向性を切断する。 p(X) = Z(k=1 から Kまで) p(Xのk | pa(Xのk)) paは親をoutputする関数?みたいなもの。 と、条件付確率に分解できる。 あと、p226の式の変化が分からなかったけど、 たぶん、結果と原因のノードの同時確率ではなく、原因の複数ノードの同時確率の形に変えないといけないということなんだろう。 |
