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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

25. Learning Graphical Models

verfasst von : Rudolf Kruse, Christian Borgelt, Frank Klawonn, Christian Moewes, Matthias Steinbrecher, Pascal Held

Erschienen in: Computational Intelligence

Verlag: Springer London

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Abstract

In this chapter we will address how graphical models can be learned from given data. So far we were given the graphical structure. Now, we will introduce heuristics that allow us to induce these structures.

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Literatur
G.F. Cooper and E. Herskovits. A Bayesian Method for the Induction of Probabilistic Networks from Data. Machine Learning 9:309–347. Kluwer, Dordrecht, Netherlands, 1992 MATH
D. Heckerman, D. Geiger, and D.M. Chickering. Learning Bayesian Networks: The Combination of Knowledge and Statistical Data, MSR-TR-94-09. Microsoft Research, Advanced Technology Division, Redmond, WA, USA, 1994
R.W. Robinson. Counting Unlabeled Acyclic Digraphs. In: C.H.C. Little (ed.) Combinatorial Mathematics V. LNMA 622:28–43. Springer-Verlag, Heidelberg, Germany, 1977 CrossRef
Metadaten
Titel
Learning Graphical Models
verfasst von
Rudolf Kruse
Christian Borgelt
Frank Klawonn
Christian Moewes
Matthias Steinbrecher
Pascal Held
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer London
Buch
Computational Intelligence

Print ISBN: 978-1-4471-5012-1

Electronic ISBN: 978-1-4471-5013-8

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-5013-8_25