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J-GLOBAL ID：201002277458189425   Reference number：10A0433322

On the structure of the posterior probability distribution in Bayesian inference

ベイズ推論における事後確率分布の構造について

Author (1)： DATE AKIRA (宮崎大 工)
Material： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
Volume： 109  Issue： 461(NC2009 87-175)  Page： 285-290  Publication year： Mar. 02, 2010 
JST Material Number： S0532B  ISSN： 0913-5685  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *Bayes estimation ,  *probabilistic inference ,  hidden Markov model ,  *a posteriori probability ,  *probability distribution ,  stochastic model ,  graph ,  mathematical model
Semi thesaurus term： 依存性グラフ

JST classification (1)： System and control theory in general  (IA02010H)

Reference (7)：

• 甘利. 情報幾何とその応用VI : 確率推論. システム制御情報学会誌. 2005, 49, 148-153
• BISHOP, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. 2006
• KUNSCH, H. Hidden Markov random fields. Annals of Applied Probability. 1995, 5, 557-602
• GEMAN, S. Neural networks and the bias/variance dilemma. Neural Computation. 1992, 4, 1-58
• GEMAN, S. Dynamic programming and the graphical representation of error-correcting codes. IEEE Transactions on Information Theory. 2001, 47, 549-567

Terms in the title (3)： ベイズ推論 ,  事後確率 ,  分布