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尼哈里卡·高拉哈;斯瓦潘·K·帕鲁。

互条件独立性及其在马尔可夫网络模型选择中的应用。 （英语） Zbl 1472.62088号

安。数学。Artif公司。智力。 88，第9期，951-972（2020）.
摘要：马尔可夫网络的基本概念是条件独立性和一组称为马尔可夫属性的规则，这些规则将条件独立约束转换为图。我们在马尔可夫网络的独立集中引入了互条件独立的概念，并证明了在一定正则性条件下它与马尔可夫性质的等价性。这将图中分离和概率中条件独立之间的相似性概念扩展到图中相互分离和概率上相互条件独立的相似性。由于搜索空间很大，图形模型中的模型选择仍然是一项具有挑战性的任务。我们证明了可以利用互条件独立性来减少搜索空间。我们提出了一种新的基于相互条件独立性的图形对数线性模型前向模型选择算法。我们用一个真实的数据集示例来说明我们的算法。我们证明，对于稀疏模型，使用我们提出的正向选择方法而不是经典的正向选择法，搜索空间的大小可以从（mathcal{O}（n^3））减小到（mathca{O}（n^2））。我们还设想可以利用此属性在不同类型的图形模型中进行模型选择和推理。

MSC公司：

62H22个 概率图形模型
62H17型 应急表
62亿02 马尔可夫过程：假设检验

关键词：

马尔可夫网络;相互条件独立;图形模型;图解对数线性模型;正向模型选择
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Gauraha}和\textit{S.K.Parui}，Ann.数学。Artif公司。智力。88，第9号，951--972（2020；Zbl 1472.62088）
全文： 内政部

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