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Sinossi
Ce travail est consacrée à la présentation d'un algorithme nouveau et à la formalisation et l'amélioration d'algorithmes existants pour le calcul des lois marginales et conditionnelles dans les réseaux bayésiens. Nous introduisons une nouvelle notion, celle de réseau bayésien de niveau deux, utile pour l'introduction de notre algorithme de calcul sur les réseaux bayésiens. Nous exposons une propriété graphique appelée «d-séparation» grâce à laquelle on peut déterminer s'il y a indépendance conditionnelle et également présenter des résultats concernant le calcul de probabilités dans les réseaux bayésiens. Ces résultats, qui concernent des écritures de la factorisation de la loi jointe et de la loi conditionnée d'une famille de variables aléatoires du réseau bayésien (en liaison avec la notion de réseau bayésien de niveau deux) doivent trouver leur utilité pour les réseaux bayésiens de grande taille. Nous donnons par la suite une présentation détaillée de l'algorithme des restrictions successives que nous proposons pour le calcul de lois et de lois conditionnelles. L’algorithme sera basé sur une nouvelle notion celle de descendance proche.
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Informazioni sull'autore
Linda Smail tient un Doctorat en Mathématiques appliquées de l'Université de Marne-la-Vallée, France. Ses intérêts de recherche incluent les réseaux Bayésiens et les algorithmes d'inférence exacte et approximative dans les modèles graphiques.
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Algorithmique pour les rAseaux bayAsiens et leurs extensions
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Algorithmique pour les Réseaux Bayésiens et leurs Extensions
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Ce travail est consacrée à la présentation d'un algorithme nouveau et à la formalisation et l'amélioration d'algorithmes existants pour le calcul des lois marginales et conditionnelles dans les réseaux bayésiens. Nous introduisons une nouvelle notion, celle de réseau bayésien de niveau deux, utile pour l'introduction de notre algorithme de calcul sur les réseaux bayésiens. Nous exposons une propriété graphique appelée 'd-séparation' grâce à laquelle on peut déterminer s'il y a indépendance conditionnelle et également présenter des résultats concernant le calcul de probabilités dans les réseaux bayésiens. Ces résultats, qui concernent des écritures de la factorisation de la loi jointe et de la loi conditionnée d'une famille de variables aléatoires du réseau bayésien (en liaison avec la notion de réseau bayésien de niveau deux) doivent trouver leur utilité pour les réseaux bayésiens de grande taille. Nous donnons par la suite une présentation détaillée de l'algorithme des restrictions successives que nous proposons pour le calcul de lois et de lois conditionnelles. L algorithme sera basé sur une nouvelle notion celle de descendance proche. 132 pp. Französisch. Codice articolo 9783841798916
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ce travail est consacrée à la présentation d'un algorithme nouveau et à la formalisation et l'amélioration d'algorithmes existants pour le calcul des lois marginales et conditionnelles dans les réseaux bayésiens. Nous introduisons une nouvelle notion, celle de réseau bayésien de niveau deux, utile pour l'introduction de notre algorithme de calcul sur les réseaux bayésiens. Nous exposons une propriété graphique appelée 'd-séparation' grâce à laquelle on peut déterminer s'il y a indépendance conditionnelle et également présenter des résultats concernant le calcul de probabilités dans les réseaux bayésiens. Ces résultats, qui concernent des écritures de la factorisation de la loi jointe et de la loi conditionnée d'une famille de variables aléatoires du réseau bayésien (en liaison avec la notion de réseau bayésien de niveau deux) doivent trouver leur utilité pour les réseaux bayésiens de grande taille. Nous donnons par la suite une présentation détaillée de l'algorithme des restrictions successives que nous proposons pour le calcul de lois et de lois conditionnelles. L algorithme sera basé sur une nouvelle notion celle de descendance proche. Codice articolo 9783841798916
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Ce travail est consacrée à la présentation d'un algorithme nouveau et à la formalisation et l'amélioration d'algorithmes existants pour le calcul des lois marginales et conditionnelles dans les réseaux bayésiens. Nous introduisons une nouvelle notion, celle de réseau bayésien de niveau deux, utile pour l'introduction de notre algorithme de calcul sur les réseaux bayésiens. Nous exposons une propriété graphique appelée 'd-séparation' grâce à laquelle on peut déterminer s'il y a indépendance conditionnelle et également présenter des résultats concernant le calcul de probabilités dans les réseaux bayésiens. Ces résultats, qui concernent des écritures de la factorisation de la loi jointe et de la loi conditionnée d'une famille de variables aléatoires du réseau bayésien (en liaison avec la notion de réseau bayésien de niveau deux) doivent trouver leur utilité pour les réseaux bayésiens de grande taille. Nous donnons par la suite une présentation détaillée de l'algorithme des restrictions successives que nous proposons pour le calcul de lois et de lois conditionnelles. L'algorithme sera basé sur une nouvelle notion celle de descendance proche.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 132 pp. Französisch. Codice articolo 9783841798916
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Algorithmique pour les Réseaux Bayésiens et leurs Extensions | Linda Smail | Taschenbuch | 132 S. | Französisch | 2012 | Éditions universitaires européennes | EAN 9783841798916 | Verantwortliche Person für die EU: OmniScriptum GmbH & Co. KG, Bahnhofstr. 28, 66111 Saarbrücken, info[at]akademikerverlag[dot]de | Anbieter: preigu. Codice articolo 106405279
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Algorithmique pour les R seaux Bay siens et leurs Extensions (Omn.Univ.Europ.) (French Edition)
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