Variable-order Bayesian Network : Bayesian Network, Graphical Model, Random Variable, Conditional Independence, Directed Acyclic Graph, Variable-order Markov Model, Markov Chain, Markov Property
Langue : anglais
Edité par Omniscriptum, 2010
- Livre broché
- Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - High Quality Content by WIKIPEDIA articles! Variable-order Bayesian network models provide an important extension of both the Bayesian network models and the variable-order Markov models. Variable-order Bayesian network models are used in machine learning in general and have shown great potential in bioinformatics applications. These models extend the widely-used position weight matrix models, Markov models, and Bayesian network models. In contrast to the BN models, where each random variable depends on a fixed subset of random variables, in Variable-order Bayesian network models these subsets may vary based on the specific realization of observed variables. The observed realizations are often called the context and, hence, Variable-order Bayesian network models are also known as context-specific Bayesian networks. The flexibility in the definition of conditioning subsets of variables turns out to be a real advantage in classification and analysis applications, as the statistical dependencies between random variables in a sequence of variables may be taken into account efficiently, and in a position-specific and context-specific manner.…
N° de réf. du vendeur 9786130335533
- Titre
- Variable-order Bayesian Network : Bayesian Network, Graphical Model, Random Variable, Conditional Independence, Directed Acyclic Graph, Variable-order Markov Model, Markov Chain, Markov Property
- Auteur
- Miriam T. Timpledon
- Éditeur
- Omniscriptum
- Année de publication
- 2010
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 6130335539
- ISBN à 13 chiffres
- 9786130335533
- Poids de l'article
- 137 grammes
- Dimensions
- 220x150x5 mm
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