A Simple Gibbs Sampler for learning Bayesian Network Structure
محل انتشار: مجله آمار و مدل محاسباتی، دوره: 1، شماره: 2
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 160
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JCSM-1-2_005
تاریخ نمایه سازی: 18 بهمن 1400
چکیده مقاله:
The aim of this paper is to learn a Bayesian network structure for discrete variables. For this purpose, we introduce a Gibbs sampler method. Each sample represents a Bayesian network. Thus, in the process of Gibbs sampling, we obtain a set of Bayesian networks. For achieving a single graph that represents the best graph fitted on data, we use the mode of burn-in graphs. This means that the most frequent edges of burn-in graphs are considered to indicate the best single graph. The results on the well-known Bayesian networks show that our method has higher accuracy in the task of learning a Bayesian network structure.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Vahid Rezaei Tabar
Department of Statistics, Faculty of Statistics, Mathematics and Computer Sciences, Allameh Tabataba&#۰۳۹;i University, Tehran, Iran