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劳拉·阿齐蒙蒂;乔治·科拉尼;马可·扎法隆

贝叶斯网络中参数的层次估计。 （英语） Zbl 1507.62005年

计算。统计数据分析。 137, 67-91 (2019).
摘要：提出了一种贝叶斯网络参数估计的新方法。其主要思想是在多项式狄利克雷模型中引入超先验，该模型传统上用于贝叶斯网络中的条件分布估计。由此产生的层次模型联合估计属于同一条件概率表的不同条件分布，从而借用统计强度彼此之间。对层次模型诱导的先验依赖结构进行了分析研究特别的推导了快速准确推理的变分算法。与传统模型相比，所提出的层次模型在贝叶斯网络分类方面取得了重大的性能改进。与传统的MCMC方法相比，所提出的变分算法将计算时间减少了两个数量级，在参数估计方面具有相同的精度。此外，受实际案例研究的启发，将层次模型应用于贝叶斯网络参数的估计借款强度来自相关领域。

引用于三文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
68层35 人工智能语言和软件系统理论（基于知识的系统、专家系统等）
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

层次贝叶斯建模;贝叶斯网络;变分推理;多领域分类

软件：

斯坦;bn学习;贝叶斯DA;ADVI公司;PMTK公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Azzimonti}等人，计算。统计数据分析。137、67-91（2019年；Zbl 1507.62005年）
全文： DOI程序 arXiv公司

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