| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-06-25 16:35 MDL/Bayesを用いたベイジアンネットワークの構造推定 ～ 連続データを含む場合の一致性について ～ ○鈴木 譲（阪大）  NC2014-2 IBISML2014-2 |
|
| 抄録 | （和） | Bayesianネットワークで、連続データと離散データが混在している場合の構造推定をおこなう。変数集合の各部分集合に、Bayes的にスコアを割り当てると、それらを組み合わせて、各構造のスコアが求まる。それらを比較して、事後確率が最大の構造を推定する。提案方式は、連続データが含む場合のMDL基準の一般化に相当する原理に基づいている。したがって、サンプル数が多くなれば、確率1で真の構造を推定することが予想される。今回は、数学的な証明には至らなかったが、種々の実験によって、そのことが真であることのevidenceを得た。 |
| （英） | In any database, some fields are discrete and others continuous in each record.We consider learning Bayesian network structures when discrete and continuous variables are present.Thus far, most of the previous results assumed that all the variables are either discrete or continuous. We propose to compute a new Bayesian score for each subset of discrete and continuous variables,and to obtain a structure that maximizes the posterior probability given examples. We evaluate the proposed algorithm and make experiments to see that the error probability and Kullback-Leibler divergence diminish as $n$ grows whereas the computation increases linearly in the logarithm of the number of bins in the histograms. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 105, IBISML2014-2, pp. 25-32, 2014年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2014-2 | |
| 発行日 | 2014-06-18 (NC, IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2014-2 IBISML2014-2 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IPSJ-BIO IBISML IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2014-06-25 - 2014-06-27 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2014-06-NC-BIO-IBISML-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | MDL/Bayesを用いたベイジアンネットワークの構造推定 |
| サブタイトル（和） | 連続データを含む場合の一致性について |
| タイトル（英） | Learning Bayesian Network Structures when discrete and continuous variables are present |
| サブタイトル（英） | * |
| キーワード(1)（和/英） | / |
| キーワード(2)（和/英） | / |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 譲 / Joe Suzuki / スズキ ジョー |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-06-25 16:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | NC2014-2, IBISML2014-2 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.104(NC), no.105(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.25-32 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2014-06-18 (NC, IBISML) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]