Landes, Jürgen und Williamson, Jon
(2016):
Objective Bayesian nets from consistent datasets.
In: AIP Conference Proceedings, Bd. 1757, Nr. 1:
020007
Volltext auf 'Open Access LMU' nicht verfügbar.
DOI: 10.1063/1.4959048
Externer Volltext: https://aip.scitation.org/doi/abs/10.1063/1.4959048
Abstract
This paper addresses the problem of finding a Bayesian net representation of the probability function that agrees with the distributions of multiple consistent datasets and otherwise has maximum entropy. We give a general algorithm which is significantly more efficient than the standard brute-force approach. Furthermore, we show that in a wide range of cases such a Bayesian net can be obtained without solving any optimisation problem.
Dokumententyp: | Zeitschriftenartikel |
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Fakultät: | Philosophie, Wissenschaftstheorie und Religionswissenschaft > Munich Center for Mathematical Philosophy (MCMP)
Philosophie, Wissenschaftstheorie und Religionswissenschaft > Munich Center for Mathematical Philosophy (MCMP) > Epistemology |
Themengebiete: | 100 Philosophie und Psychologie > 100 Philosophie
100 Philosophie und Psychologie > 120 Epistemologie |
Sprache: | Englisch |
Dokumenten ID: | 42607 |
Datum der Veröffentlichung auf Open Access LMU: | 12. Mrz. 2018, 14:03 |
Letzte Änderungen: | 04. Nov. 2020, 13:18 |