Vi undersöker Bayesian metoder för att lära Bayesian nätverk från en kombination av förkunskaper och statistiska data. I synnerhet förenar vi de tillvägagångssätt vi försände vid förra årets konferens för diskreta och Gaussiska domäner. Vi härleder en gen eral Bayesian scoring metrisk, lämplig för båda domänerna. Vi använder sedan detta metriska i kombination med välkända statistiska fakta om Dirichlet och normal-Wishart fördelningar för att härleda våra mätvärden för diskreta och Gaussiska domäner.
I REF introducerar författarna en enhetlig metod för både diskreta och kontinuerliga domäner för att lära sig parametrarna i Bayesian Network, med hjälp av en kombination av förkunskaper och statistiska data.
Learning Bayesian Networks: A Unification for Discrete and Gaussian Domains
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}