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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Causal Discovery of Dynamic Bayesian Networks

verfasst von : Cora Beatriz Pérez-Ariza, Ann E. Nicholson, Kevin B. Korb, Steven Mascaro, Chao Heng Hu

Erschienen in: AI 2012: Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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While a great variety of algorithms have been developed and applied to learning static Bayesian networks, the learning of dynamic networks has been relatively neglected. The causal discovery program CaMML has been enhanced with a highly flexible set of methods for taking advantage of prior expert knowledge in the learning process. Here we describe how these representations of prior knowledge can be used instead to turn CaMML into a promising tool for learning dynamic Bayesian networks.

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Metadaten
Titel
Causal Discovery of Dynamic Bayesian Networks
verfasst von
Cora Beatriz Pérez-Ariza
Ann E. Nicholson
Kevin B. Korb
Steven Mascaro
Chao Heng Hu
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
AI 2012: Advances in Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-642-35100-6

Electronic ISBN: 978-3-642-35101-3

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-35101-3_76

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