Incremental methods for Bayesian network learning
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/93091
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació1999-10
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Current methods for learning Bayesian Networks are mainly batch methods. That is, they are supposed to act in a single step
over the complete set of data. We remark the need to develop new approaches that do not require this to happen. Incremental
methods do proceed on the supposition that information is fed to the algorithm in a step by step fashion. We propose a
formalization for incremental methods, compare it to the most used one in other areas of machine learning and spot several
specific peculiarities of Bayesian networks. Present incremental methods are reviewed and criticized in terms of the problems
they present for dealing with order effects, and varying sizes of partial data sets. Finally we present BANDOLER a new
framework for learning Bayesian Networks incrementally.
CitacióRoure, J., Sangüesa, R. "Incremental methods for Bayesian network learning". 1999.
Forma partLSI-99-42-R
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R99-42.pdf | 368,1Kb | Visualitza/Obre |