確率データからのベイジアンネットワークの対話的構築法
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
確率的に変動する多変量データからベイジアン・ネットワークを構築する方法を提案する。本手法では、機械学習と視覚的情報を用いた推論を組み合わせてベイジアン・ネットワークを対話的に構築する。機械学習により初期モデルを得た後、ISM法を用いてモデルの階層構造を表示する。階層構造が表示されることにより、ネットワーク全体の構造が理解でき、不要な変数や不適切な因果関係を見付けることができる。ここで得られた情報を機械学習に与えることにより、より洗練されたベイジアン・ネットワークが得られる。このプロセスを繰り返すことにより、ユーザはより洗練されたモデルを得られるだけでなく、モデル化する対象を深く理解することができる。本手法を実データに適用した結果、データ数が少ない場合でも妥当なモデルが得られた。
- 1997-04-26
論文 | ランダム
- 引抜き加工用ダイヤモンドダイスの最近の動向
- 気相合成ダイヤロウ付け切削工具の開発
- 口蓋裂患者(主として鼻咽腔閉鎖機能不全症)に対する咽頭弁形成手術と発音補助装置の効果
- ラット肝ミクロゾ-ムにおける脂質過酸化反応に対する黄連解毒湯エキスの抑制効果
- 8 Larval salivary gland chromosomes of the blackfly, Simulium (Gomphostilbia) sundaicum (Diptera : Simuliidae) from Java, Indonesia