Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2006.05a
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- Pages.357-360
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- 2006
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
Comparison of Efficient Scoring Metrics for Bayesian Network Learning in Biological Domain
생물학적 데이터의 베이지안 네트워크 학습에서의 효과적인 스코어링 척도 비교
- Hwang Sung-Chul (Department of Computer Science Yonsei University) ;
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Lee Yill-Byung
(Department of Computer Science Yonsei University)
- Published : 2006.05.01
Abstract
본 논문에서는 베이지안 네트워크 학습 방법을 이용한 비교적 적은 양의 샘플 데이터에서 현실적인 네트워크 모델 추론을 위한 효율적인 스코어링 척도를 찾는 것을 목표로 하였다. UPSM, CUPSM, DPSM, BDe(Bayesian Dirichlet) 등을 각각 적용시켜본 결과를 통해 어떤 방법이 가장 적은 샘플의 데이터, 특히 생물학적 데이터에적합한지 알아보았다.
Keywords