Відтворення каузальних мереж на основі аналізу марковських властивостей
Охарактеризовано новий підхід до виведення каузальних моделей з емпіричних даних, який спирається на виявлення фактів умовної незалежності. Підхід, базований на незалежності, забезпечує розробку асимптотично-коректних методів виведення каузальних мереж, у той час як регресійна методологія непридатна...
Збережено в:
| Дата: | 2016 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2016
|
| Назва видання: | Математичні машини і системи |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/113576 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Відтворення каузальних мереж на основі аналізу марковських властивостей / О.С. Балабанов // Математичні машини і системи. — 2016. — № 1. — С. 16-26. — Бібліогр.: 24 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Охарактеризовано новий підхід до виведення каузальних моделей з емпіричних даних, який спирається на виявлення фактів умовної незалежності. Підхід, базований на незалежності, забезпечує розробку асимптотично-коректних методів виведення каузальних мереж, у той час як регресійна методологія непридатна для цього. Базованим на незалежності методам притаманна дворівнева декомпозиція задачі, що сприяє зниженню розмірності потрібних статистик та обчислювальних витрат. Для підвищення ефективності метод доцільно озброїти набором резолюцій, які забезпечують усікання простору пошуку сепараторів та фокусування верифікації зв'язків. Пропоновані засоби ґрунтуються на необхідних вимогах до члена локально-мінімального d-сепаратора. Ефективність розроблених методів продемонстровано на прикладах. Викладено принципи контролю ефективності методів і адекватності моделі. |
|---|