Bayesian Chow-Liuアルゴリズム : 最も一般的なケース(機械学習とその応用)
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概要
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Chow-huアルゴリズムで、経験的相互情報量に基づいて、例から木を生成する。モデルの複雑さを考慮すると、木ではなく森(辺が少なく、パラメータが少ない)の方が良い場合もある。この拡張はUAI-93で行ったものだが、今回確率変数が離散でなくても、連続でも、両者が混在していても学習が可能な一般化が完成した。
- 2011-06-13
著者
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