親友にピーター・チィ。ダニエル・ウー、スティーブン・フォン、サム・リー、テレンス・インなど。
DJ・司会・コーディネーター.
その他ワークショップなど
著書・寄稿.
他、映画パンフレット、DVD、ビデオ解説、映画雑誌など
メノン
メノン（希：, ラテン文字転記：Menon）は、ギリシア人に見られる男性名である。
人名
作品
概要.
収録アルバム.
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ベイジアンネットワーク
定義.
確率分布は確率変数をノード、変数間関係をリンクとするグラフ/ネットワークで表現できる（確率的グラフィカルモデル）。このうちリンクが向きを持ち依存関係が巡回しないもの（有向非巡回グラフ）は次の名称で呼ばれる。
その有向非巡回性から確率変数群の同時分布は次のように表現できる：
すなわち同時分布が親ノードで条件付けられた確率の積として記述できる。
特徴.
確率分布を有向グラフと捉えることにより、グラフを用いた解析が可能になる。また有向グラフであるため変数間の因果関係をリンクで表現できる。ベイジアンネットワーク上で確率推論を行うことで、複雑でかつ不確実な事象の起こりやすさやその可能性を予測することができる。これまで蓄積された情報をもとに、起こりうる確率をそれぞれの場合について求め、それらを起こる経路に従って計算することで、複雑な経路を伴った因果関係の発生確率を定量的に表すことが可能となる。
ベイジアンネットワークは有向非巡回構造を仮定したモデルであり、（この構造を必要としない）同時分布を直接モデル化するのではなく、条件付き確率モデルの組み合わせで表現される場合が多い。
モデルの簡単な例.
色々な因果関係に対し、グラフ上の各ノードに対応する確率変数として表現する方法やルールが定められている。複雑な系においても、各ノードにおける条件付確率表やベイズの定理等を用いながら、それぞれの確率を計算でき、確率的な依存関係をモデル化できる。
応用例.
最適化.
全観測モデル.
全ての変数が観測変数であるベイジアンネットワークでは最尤推定が利用できる。
まず、このモデルは次の式で表現される：
最尤推定の目標関数である対数尤度を考えると、
すなわち条件付き確率分布の対数の和が対数尤度となる。
潜在変数モデル.