ダイナミックベイジアンネットワーク（DBN）の概要とアルゴリズム及び実装例について
ダイナミックベイジアンネットワーク（Dynamic Bayesian Network、DBN）
ダイナミックベイジアンネットワーク（Dynamic Bayesian Network、DBN）は、ベイジアンネッ...
ベイズ推定
動的ベイジアンネットワークの変分ベイズ法による解析
動的ベイジアンネットワークの変分ベイズ法による解析
動的ベイジアンネットワーク（DBN）は、時間の経過とともに変化する不確かさをモデリングするためのベイジアンネットワークの一種となる。変分ベイズ法は、複雑な確...
ベイジアン多変量統計モデリングの概要とアルゴリズム及び実装例について
ベイジアン多変量統計モデリングの概要
ベイジアン多変量統計モデリングは、ベイジアン統計学の枠組みを使用して、複数の変数（多変量）を同時にモデル化する手法であり、この手法は、観測データに対する確率的な構造を捉え、不...
制約ベースの構造学習の概要とアルゴリズム及び実装例について
制約ベースの構造学習について
制約ベースの構造学習は、グラフィカルモデル（ベイジアンネットワークやマルコフランダムフィールドなど）において、特定の構造制約を導入してモデルの学習を行う手法であり、これにより、事前の...
ディリクレ過程混合モデル（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）の概要とアルゴリズム及び実装例について
ディリクレ過程混合モデル（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）の概要
ディリクレ過程混合モデル（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）...
BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について
BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について
BIC（ベイズ情報規準）やBDe（ベイジアン情報規準）などのスコアベースの構造学習手法は、統計モデルの複雑性とデータの適合度を組み合わせてモデルの良さを評価し、最...
ベイジアンネットワークのサンプリングについて
ベイジアンネットワークのサンプリング（Sampling）について
ベイジアンネットワークのサンプリングは、事後分布からのランダムサンプル生成を通じて、未知の変数やパラメータの確率的な挙動をモデル化するもので、...
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）は、ハミル...
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）は、既知の情報をもとに、ネットワーク内の変数やノードの事後分...
ベイジアンネットワークの推論アルゴリズムについて
ベイジアンネットワークの推論アルゴリズムについて
ベイジアンネットワークの推論は、ベイズの定理に基づいて事後分布を求める過程であり、主要な推論アルゴリズムにはいくつかの種類がある。以下に代表的なベイジアンネッ...