Active learning for causal bayesian network structure with non-symmetrical entropy
Causal knowledge is crucial for facilitating comprehension, diagnosis, prediction, and control in automated reasoning. Active learning in causal Bayesian networks involves interventions by manipulating specific variables, and observing the patterns of change over other variables to derive causal kno...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Li G., Tze-Yun LEONG |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2009
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/2983 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/3983/viewcontent/PAKDD09.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Active learning for causal bayesian network structure with non-symmetrical entropy
بواسطة: Li, G., وآخرون
منشور في: (2013) -
Knowledge Discovery with Bayesian Networks
بواسطة: LI GUOLIANG
منشور في: (2010) -
On Computational Techniques for Bayesian Empirical Likelihood and Empirical Likelihood Based Bayesian Model Selection
بواسطة: YIN TENG
منشور في: (2014) -
Entanglement Efficiencies in PT-Symmetric Quantum Mechanics
بواسطة: Zielinski, C., وآخرون
منشور في: (2014) -
Analysis of non-symmetrical flapping airfoils
بواسطة: Tay, W.B., وآخرون
منشور في: (2014)