Vi presenterar en ny algoritm för Bayesian nätverksstruktur lärande, kallas Max-Min Hill-Climbing (MMHC). Algoritmen kombinerar idéer från lokalt lärande, begränsningsbaserade och sök-och-resultat tekniker på ett principfast och effektivt sätt. Den rekonstruerar först skelettet i ett Bayesianskt nätverk och utför sedan en Bayesian-scoring girig back-clubing sökning för att orientera kanterna. I vår omfattande empiriska utvärdering överträffar MMHC i genomsnitt och i termer av olika mått flera prototypiska och state-of-the-art algoritmer, nämligen PC, Sparse kandidat, Tre Fas beroendeanalys, Optimal återinsättning, Greedy Equivalence Search, och Greedy Search. Detta är de första empiriska resultaten som samtidigt jämför de flesta av de stora Bayesianska nätverksalgoritmerna mot varandra. MMHC erbjuder vissa teoretiska fördelar, särskilt över Sparse Kandidatalgoritm, som bekräftas av våra experiment. MMHC och detaljerade resultat av vår studie finns tillgängliga på http://www.dsl-lab.org/komplements/mmhc paper/mmhc index.html.
Slutligen är Max-min klättringsalgoritm (MMHC) genom REF en toppmodern hybridalgoritm för BNs som kombinerar idéer från begränsningsbaserat och poängbaserat lärande.
The max-min hill-climbing Bayesian network structure learning algorithm
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}