離散や連続を仮定しない確率的グラフィカルモデルの構造推定

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  • Bayesian Network Structure Learning with both Continuous and Discrete Variables
  • リサン ヤ レンゾク オ カテイ シナイ カクリツテキ グラフィカルモデル ノ コウゾウ スイテイ

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抄録

<p>Bayesian ネットワークで、連続データと離散データが混在している場合の構造推定をおこなう。変数集合の各部分集合に、Bayes 的にスコアを割り当てると、それらを組み合わせて、各構造のスコアが求まる。それらを比較して、事後確率が最大の構造を推定する。提案方式は、連続データが含む場合のMDL 基準の一般化に相当する原理に基づいている。したがって、サンプル数が多くなれば、確率1 で真の構造を推定することが予想される。今回は、数学的な証明には至らなかったが、種々の実験によって、そのことが真であることのevidence を得た。</p>

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