I många multivariata domäner är vi intresserade av att analysera beroendestrukturen i den underliggande distributionen, t.ex. om två variabler är i direkt interaktion. Vi kan representera beroendestrukturer med hjälp av Bayesianska nätverksmodeller. För att analysera en given datauppsättning, försöker Bayesian modellval att hitta den mest sannolika (MAP) modellen, och använder sin struktur för att svara på dessa frågor. Men när mängden tillgängliga data är blygsam, kan det finnas många modeller som har icke-försumbar bakre. Således vill vi beräkna Bayesian bakre av en funktion, d.v.s. den totala bakre sannolikheten för alla modeller som innehåller den. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för denna uppgift. Vi visar först hur man effektivt beräknar en summa över det exponentiella antalet nätverk som överensstämmer med en fast ordning över nätvariabler. Detta gör att vi kan beräkna, för en viss ordning, både den marginella sannolikheten för data och den bakre av en funktion. Vi använder sedan detta resultat som grund för en algoritm som approximerar Bayesians bakre del av en funktion. Vår strategi använder en Markov Chain Monte Carlo (MCMC) metod, men över beställningar snarare än över nätverksstrukturer. Orderutrymmet är mindre och mer regelbundet än rummet av strukturer, och har mycket jämnare bakre "landskap". Vi presenterar empiriska resultat på syntetiska och verkliga dataset som jämför vårt tillvägagångssätt till fullt modellgenomsnitt (om möjligt), till MCMC över nätverksstrukturer, och till en icke-bayesian bootstrap tillvägagångssätt.
Bayesian modell medelvärde metoder är vanliga för Bayesian nätverk lärande (Friedman och REF.
Being Bayesian About Network Structure. A Bayesian Approach to Structure Discovery in Bayesian Networks
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}