大卫·阿提恩扎；佩德罗·拉拉纳加；比尔扎，康查 混合半参数贝叶斯网络。 （英语） Zbl 1492.62022号 测试 第299-327号第31页（2022年）. 摘要：本文提出了一类新的贝叶斯网络，称为混合半参数贝叶斯网，它可以通过混合参数和非参数估计模型来建模混合数据（离散数据和连续数据）。参数估计模型可以表示变量之间的条件线性高斯关系，而非参数估计模型则可以表示其他类型的关系，例如非高斯和非线性关系。这类新的贝叶斯网络推广了条件线性高斯贝叶斯网，并将其作为一个特例。此外，我们描述了我们所提出的贝叶斯网络的结构和参数的学习过程。该学习过程自动从数据中找到参数模型和非参数模型的最佳组合。这需要定义交叉验证分数。我们还详细介绍了如何从混合半参数贝叶斯网络中抽取新数据，这反过来又有助于解决其他相关任务，例如推理。此外，我们直观地将我们的建议与自适应核密度估计模型联系起来。实验结果表明，混合半参数贝叶斯网络在处理不符合其他模型（如条件线性高斯贝叶斯网）预期的参数假设的数据时是一个有价值的贡献。我们使用UCI存储库中的合成数据和真实数据进行了实验，这些实验证明了良好的性能和提取有关模型中变量之间关系的有用信息的能力。 引用于5评论引用于1文件 MSC公司： 62-08 统计学相关问题的计算方法 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 2015年1月62日 贝叶斯推断 62G07年 密度估算 关键词：贝叶斯网络；半参数模型；核密度估计；混合数据 软件：TETRAD公司；漏洞；斯坦；脓疱病；皮布尼西亚语；禁忌搜索；UCI-毫升 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Atienza}等人，测试31，编号2，299--327（2022；Zbl 1492.62022） 全文： 内政部 参考文献： [1] Atienza，D。；比尔扎，C。；Larrañaga，P.，半参数贝叶斯网络，信息科学，584564-582（2022）·Zbl 07798599号 ·doi:10.1016/j.ins.2021.10.074 [2] Bielza C，Larrañaga P（2014a）离散贝叶斯网络分类器：一项调查。ACM Compute Surv 47（1）：第5条·Zbl 1322.68147号 [3] Bielza C，Larrañaga 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