Accelerating algorithms for Bayesian network recovery. Adaptation to structures without cycles

O.S. Balabanov

Abstract


We demonstrate a technique to improve algorithms for reconstruction of dependency structures from data. Modification proposed, not affecting performance in general case, facilitates recovering a dependency forest or poly-forest by means of first-rank tests only, thus reducing computational complexity.

Prombles in programming 2011; 1: 63-69


References


Pearl J. Probabilistic reasoning in intelli­gent systems: Networks of Plausible Infer­ence. – San Mateo: Morgan Kaufmann, 1988. –552 p.

Spirtes P., Glymour C., Scheines R. Causa­tion, prediction and search. 2nd Ed., New York: MIT Press, 2001. – 496 p.

Spirtes P. and C. Glymour. An algorithm for fast recovery of sparse causal graphs // Social Science Computer Review. – 1991. – Vol. 9. – P. 62–72.

Neapolitan R.E. Learning bayesian net­works. – Upper Saddle River: Prentice Hall, NJ, 2004. – 693 p.

Андон Ф.И., Балабанов А.С. Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2007. – № 1. – С. 79 – 98.

Балабанов О.С. Системи ймовірнісних залежностей: графові та статистичні властивості // Математичні машини та системи. – 2009. – № 3. – С. 80–97.

Балабанов А.С. Реконструкция модели вероятностных зависимостей по статистическим данным. Инструментарий и алгоритм // Проблемы управления и информатики. – 2009. – № 6. – С. 90–103.

Балабанов А.С. Формирование минимальных d-сепараторов в системе зависимостей // Кибернетика и системный анализ. – 2009. – № 5. – С. 38–50.

Chow C.K., Liu C.N. Approximating discrete probability distributions with dependence trees // IEEE trans. on Information Theory. – 1968. – Vol. 14, N 3. – P. 462–467.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.