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  <author_name>ryamada22</author_name>
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  <blog_title>ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ</blog_title>
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    <anon>グラフィカルモデル</anon>
    <anon>ベイジアンネットワーク</anon>
    <anon>マルコフランダムフィールド</anon>
    <anon>因子グラフ</anon>
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  <description>PDF 昨日の記事はベイジアンネットワーク ベイジアンネットワークはグラフィカルモデルの一つ 条件付き確率を扱う Directed acyclic graph もう一つのグラフィカルモデルにマルコフランダムフィールドがある 要素間の相互関係を扱う Undirected graphでサイクルあり 条件付き確率を表す関数・相互関係を表す関数を、グラフにノードとして明示したものが因子グラフ エッジは向きがあったりなかったり BN,MRFから、対応する因子グラフが作れる 全体の制約下確率を、確率分布関数の積にしたことをグラフ表現したもの 逆は必ずしも一意には作れない BN,MRFより複雑な情報・構造を…</description>
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  <published>2014-11-16 09:59:30</published>
  <title>グラフィカルモデル〜ベイジアンネットワーク・マルコフランダムフィールド・因子グラフ</title>
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