Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
Zur Ablage hinzufügen
 DetailsÜbersicht
  Distribution-free Learning of Bayesian Network Structure

Sun, X. (2008). Distribution-free Learning of Bayesian Network Structure. Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2008, 423-439.

Item is

 

einblenden: alle ausblenden: alle

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C73B-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C73C-5
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

einblenden:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Sun, X1, Autor           
Daelemans, Herausgeber
W., Herausgeber
Goethals, B., Herausgeber
Morik, K., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We present an independence-based method for learning Bayesian network (BN) structure without making any assumptions on the probability distribution of the domain. This is mainly useful for continuous domains. Even mixed continuous-categorical domains and structures containing vectorial variables can be handled. We address the problem by developing a non-parametric conditional independence test based on the so-called kernel dependence measure, which can be readily used by any existing independence-based BN structure learning algorithm. We demonstrate the structure learning of graphical models in continuous and mixed domains from real-world data without distributional assumptions. We also experimentally show that our test is a good alternative, in particular in case of small sample sizes, compared to existing tests, which can only be used in purely categorical or continuous domains.

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n):
 Datum: 2008-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://www.springerlink.com/content/f67452076x8t5446/fulltext.pdf
DOI: 10.1007/978-3-540-87481-2_28
BibTex Citekey: 5253
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:
ausblenden:
Titel: European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases
Veranstaltungsort: Antwerpen, Belgium
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2008
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 423 - 439 Identifikator: -