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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제4권 제4호
발행연도
2002.1
수록면
409 - 420 (12page)

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샘플링 모델에서 데이터와 모수들 사이의 종속성을 표현하는데 사용되는 그래픽 모형은 변수들 사이의 직접적인 연관성을 설명하는데 더욱더 잘 이용 할 수 있다. 베이지안 네트웍 모형(Bayesian Networks model; BNM)은 그래픽 모형에 사용되는 가장 강력한 형태중 하나이다. 이는 인공지능분야에서 널리 사용되는 확률이론을 바탕으로 한 강력한 지식표현 형식이다. 본 본문에서는 베이지안 네트웍 모형의 이론적 배경과 그 것이 안고 있는 계산상의 복잡성을 보다 간단히 하기 위하여 이에 적용 가능한 그리디 탐색(Greedy search)방법을 소개한다.주요용어 : 베이지안 네트웍모형, 깁스 샘플러, 그리디 탐색, 멱사전분포, 모형선택.
#Bayesian network model #Gibbs sampler #Greedy search #Power prior #Model selection.

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