![](/images/graphics-bg.png)
Learning the Structure of Bayesian Networks: A Quantitative Assessment of the Effect of Different Algorithmic Schemes
المؤلفون المشاركون
Castelli, Mauro
Henriques, Roberto
Beretta, Stefano
Gonçalves, Ivo
Ramazzotti, Daniele
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-09-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
One of the most challenging tasks when adopting Bayesian networks (BNs) is the one of learning their structure from data.
This task is complicated by the huge search space of possible solutions and by the fact that the problem is NP-hard.
Hence, a full enumeration of all the possible solutions is not always feasible and approximations are often required.
However, to the best of our knowledge, a quantitative analysis of the performance and characteristics of the different heuristics to solve this problem has never been done before.
For this reason, in this work, we provide a detailed comparison of many different state-of-the-art methods for structural learning on simulated data considering both BNs with discrete and continuous variables and with different rates of noise in the data.
In particular, we investigate the performance of different widespread scores and algorithmic approaches proposed for the inference and the statistical pitfalls within them.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Beretta, Stefano& Castelli, Mauro& Gonçalves, Ivo& Henriques, Roberto& Ramazzotti, Daniele. 2018. Learning the Structure of Bayesian Networks: A Quantitative Assessment of the Effect of Different Algorithmic Schemes. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132931
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Beretta, Stefano…[et al.]. Learning the Structure of Bayesian Networks: A Quantitative Assessment of the Effect of Different Algorithmic Schemes. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132931
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Beretta, Stefano& Castelli, Mauro& Gonçalves, Ivo& Henriques, Roberto& Ramazzotti, Daniele. Learning the Structure of Bayesian Networks: A Quantitative Assessment of the Effect of Different Algorithmic Schemes. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132931
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132931
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)