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贝叶斯网络边缘图
介绍了一种新的超级图类 mDAGs,通过潜在投影操作从 DAG 的边缘获取 mDAG,每个独特的 DAG 模型边缘至少由一个 mDAG 表示,并提供了图形结果以表征两个边缘模型何时相同。最后,证明了 mDAGs 可以在观察变量干预下正确地捕
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10 years ago
学习有向无环图模型混合
本文通过 Cheeseman-Stutz 渐近逼近和 Expectation-Maximization 算法的结合,提出了一种有效的方法来学习混合有向无环图模型(MDAGs),并探讨了参数和模型结构的搜索问题。
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11 years ago
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