論文の概要: Likelihoods and Parameter Priors for Bayesian Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06241v1
- Date: Thu, 13 May 2021 12:45:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-14 19:45:08.462142
- Title: Likelihoods and Parameter Priors for Bayesian Networks
- Title（参考訳）: ベイズネットワークの類似性とパラメータ優先
- Authors: David Heckerman and Dan Geiger
- Abstract要約: 本稿では,多数のベイズネットワーク構造に対する確率とパラメータの事前設定を許容する仮定をいくつか紹介する。
本論文では, 欠如した観察を伴わないランダムなサンプルの限界可能性を直接計算する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.005458308454871
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We develop simple methods for constructing likelihoods and parameter priors
for learning about the parameters and structure of a Bayesian network. In
particular, we introduce several assumptions that permit the construction of
likelihoods and parameter priors for a large number of Bayesian-network
structures from a small set of assessments. The most notable assumption is that
of likelihood equivalence, which says that data can not help to discriminate
network structures that encode the same assertions of conditional independence.
We describe the constructions that follow from these assumptions, and also
present a method for directly computing the marginal likelihood of a random
sample with no missing observations. Also, we show how these assumptions lead
to a general framework for characterizing parameter priors of multivariate
distributions.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ベイズネットワークのパラメータと構造を学ぶための,確率とパラメータの優先順位を設定するための簡単な手法を開発した。
特に,少数の評価から,多数のベイズネットワーク構造に対する確率とパラメータの事前設定を許容する仮定をいくつか導入する。
もっとも顕著な仮定は、データが条件付き独立性の同じ主張を符号化するネットワーク構造を識別するのに役に立たない、等値性である。
本稿では,これらの仮定から導かれる構成について述べるとともに,無観測のランダムサンプルの限界確率を直接計算する方法を提案する。
また,これらの仮定が多変量分布のパラメータ優先を特徴付ける一般的な枠組みにどのようにつながるかを示す。
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