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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.6
- 수록면
- 316 - 321 (6page)
이용수
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본 연구에서는 베이지안 망 구조 학습에서, 학습 데이터의 특정 부분집합이 학습된 망의 각 연결 구조(edge)의 형성에 기여하는 정도를 정량화하는 방법을 제안한다. 생물학 정보의 분석 등에 베이지안 망 학습을 이용하는 경우, 제안된 방법은 망의 각 연결 구조의 형성에 특정 군집 데이터가 기여하는 정도의 정량화가 가능하다. 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해, 벤치마크 베이지안 망을 이용하여 제안된 방법이 망 연결 구조에 대한 데이터 군집별 기여도를 효과적으로 정량화할 수 있음을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안된 데이터 군집별 기여도의 정량화 척도
3. 실험 및 결과
4. 결론 및 향후 과제
참고문헌
저자소개
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1. [학술지(정기간행물)] - R. E. Neapolitan / 2004 / Learning Bayesian Networks
2. [학술지(정기간행물)] - N. Friedman / 1999 / Learning Bayesian Network Structure from Massive Datasets: The ″Sparse Candidate″ Algorithm : 206 ~ 215
3. [학술지(정기간행물)] - D. Heckerman / 1995 / Learning Bayesian Network: The Combination of Knowledge and Statistical Data 20 : 197 ~ 243
4. [학술지(정기간행물)] - N. Friedman / 2000 / Using Bayesian Networks to Analyze Expression Data 7 : 601 ~ 620
5. [학술지(정기간행물)] - P. H. Lee / 2005 / Modularized Learning of Genetic Interaction Networks from Biological Annotations and mRNA Expression Data 21 (11) : 2739 ~ 2747
2. [학술지(정기간행물)] - N. Friedman / 1999 / Learning Bayesian Network Structure from Massive Datasets: The ″Sparse Candidate″ Algorithm : 206 ~ 215
3. [학술지(정기간행물)] - D. Heckerman / 1995 / Learning Bayesian Network: The Combination of Knowledge and Statistical Data 20 : 197 ~ 243
4. [학술지(정기간행물)] - N. Friedman / 2000 / Using Bayesian Networks to Analyze Expression Data 7 : 601 ~ 620
5. [학술지(정기간행물)] - P. H. Lee / 2005 / Modularized Learning of Genetic Interaction Networks from Biological Annotations and mRNA Expression Data 21 (11) : 2739 ~ 2747
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