Learning Bayesian networks from big data with greedy search: computational complexity and efficient implementation
Learning the structure of Bayesian networks from data is known to be a computationally challenging, NP-hard problem. The literature has long investigated how to perform structure learning from data containing large numbers of variables, following a general interest in high-dimensional applications (...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Statistics and computing Ročník 29; číslo 5; s. 1095 - 1108 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
New York
Springer US
11.09.2019
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 0960-3174, 1573-1375 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!