非会員：
51,700円
（本体価格：47,000円）
会員：
51,700円
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学生：
51,700円
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1 グラフィカルモデルの定義
1.1 条件付き独立性とグラフの分離性
1.2 マルコフネットワークとベイジアンネットワーク
2 独立性、条件付き独立性の検定
2.1 離散データの相互情報量の推定と、独立性、条件付き独立性
2.2 正定値カーネルと再生核Hilbert空間
2.3 Hilbert Schmidt Information Criterion（HSIC）
3 ベイジアンネットワークの構造学習
3.1 PCアルゴリズム
3.2 スコアベースの構造学習
3.3 森の学習
4 因果順序の推定
4.1 LiNGAMの一般論
4.2 多変数の場合のLiNGAM
4.3 交絡のある場合
5 高次元の場合の対応
5.1 Lasso
5.2 グラフィカルLasso
5.3 疑似尤度を用いたグラフの構造学習
