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2012年8月10日 (金)

Scrutari, M. (2010) Learning Bayesian Network with the bnlearn R Package. Journal of Statistical Software, 35(3).
Hojsgaard, S. (2012) Graphical Independence Networks with the gRain Package for R. Journal of Statistical Software, 46(10).
 Rのベイジアン・ネットワーク用パッケージの解説。仕事の都合でめくった。
 前者はbnlearn, 後者はgRainの解説。ほかにdealというのも有名らしいが、良い解説がみあたらなかった。どちらもきちんと読んでないけど、整理の都合上、読了にしておく。
 ぱらぱらめくった感じでは、構造学習の局面ではbnlearnのほうが便利そうだし、手法をいっぱい搭載してて、楽しそうだ。Pearl流のICアルゴリズムしかないのかと思ったら、スコア法もできるらしい(山登り法)。いっぽう、できあがったモデルを使って確率推論する局面では、gRainのほうが便利そう。bnlearnのほうは、ネットワークの一部のノードに証拠をセットして他のノードの確率を推論する方法がよくわからなかった。ひょっとして、条件つき確率表から手計算で出せってことかしらん?

 たまたまHorjgaard, Edwards, Lauritzen "Graphical Models with R"という本を買ったばかりだったのだが、第一著者は上記論文の著者でgRainの開発者であった。本のほうを読めばよかったかも。さらに第二著者は、私が気に入っている MIM というソフトの開発者であった。バージョンアップがストップしていると思ったら...

論文:データ解析(-2014) - 読了:Scrutari(2010) bnlearnパッケージ; Hojsgaard(2012) gRainパッケージ