Název: Mathematical aspects of learning Bayesian networks: Bayesian quality criteria
Překlad názvu: Matematické aspekty učení Bayesovských sítí: Bayesovská kriteria kvality
Autoři: Studený, Milan
Typ dokumentu: Výzkumné zprávy
Rok: 2008
Jazyk: eng
Edice: Research Report, svazek: 2234
Abstrakt: [eng] [cze]
The aim of the report is to summarize the mathematical grounding for the Bayesian approach to learning BN structure. This involves introducing Bayesian model for learning BN structures including specification of the mathematical assumptions taken from the literarure. It leads to the formula for the corresponding data vector. Cílem zprávy je shrnout matematické základy pro Bayesovký přístup k učení stuktury Bayesovské sítě. To zahrnuje zavedení Bayesovského modelu pro učení těchto struktur včetně specifikace matematických předpokladů převzatých z literatury. To vede k vzorci pro odpovídající datový vektor.
Klíčová slova: Bayesian quality criterion; data vector; exponential family; learning BN structures; multinomial and Dirichlet distribution; statistical model
Číslo projektu: CEZ:AV0Z10750506 (CEP), GA201/08/0539 (CEP)
Poskytovatel projektu: GA ČR

Instituce: Ústav teorie informace a automatizace AV ČR (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dokument je dostupný na externích webových stránkách.
Externí umístění souboru: http://library.utia.cas.cz/separaty/2008/MTR/studeny-mathematical aspects of learning bayesian networks bayesian quality criteria.pdf
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0166623

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-39545


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav teorie informace a automatizace
Zprávy > Výzkumné zprávy