Abstrakt. Olika algoritmer för att lära Bayesianska nätverk från data har hittills föreslagits. I detta dokument använder vi ett nytt tillvägagångssätt som kombinerar de viktigaste fördelarna med dessa algoritmer men ändå undviker deras svårigheter. I vår strategi, först en oriktad graf, kallas skelettet, konstrueras från data, med hjälp av noll-och första ordningen beroende tester. Därefter används en sökalgoritm som bygger på ett kvalitetsmått för att hitta det bästa nätverket från sökutrymmet som definieras av skelettet. För att bekräfta genomförbarheten av vårt tillvägagångssätt presenterar vi de experimentella resultat som vi fick på olika datauppsättningar som genererats från verkliga nätverk. Inom den experimentella miljön studerar vi ytterligare minskningen av det sökutrymme som uppnås av skelettet.
Det finns också globala sökmetoder där sökytan också är begränsad, till exempel i REF de först konstruera en oriktad graf eller skelett genom att använda noll-och första ordningen beroende tester, och sedan en genetisk algoritm används som är begränsad till att söka efter DAGs som tillhör detta skelett.
A Skeleton-Based Approach to Learning Bayesian Networks From Data
{'venue': 'of Lecture', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}