Fully bayesian structure learning of bayesian networks and their hypergraph extensions

Fully bayesian structure learning of bayesian networks and their hypergraph extensions

Dans cette thèse, j’aborde le problème important de l’estimation de la structure des réseaux complexes, à l’aide de la classe des modèles stochastiques dits réseaux Bayésiens. Les réseaux Bayésiens permettent de représenter l’ensemble des relations d’indépendance conditionnelle. L’apprentissage stat...

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Bibliographic Details
Main Author: Datta, Sagnik
Other Authors: Compiègne
Language:en
Published: 2016
Subjects:
Réseaux bayésiens
Apprentissage statistique
Agorithme de Metropolis-Hastings
Structures cycliques
Modélisation
Bayesian networks
Structure learning
Prior predictive distribution
Metropolis-Hastings algorithm
Cyclic structure
Bioinformatics
Biomathematics
Online Access:http://www.theses.fr/2016COMP2283

Internet

http://www.theses.fr/2016COMP2283

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