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Nouvelles paramétrisations de réseaux bayésiens et leur estimation implicite : famille exponentielle naturelle et mélange infini de Gaussienne
L apprentissage d un réseau Bayésien consiste à estimer le graphe (la structure) et les paramètres des distributions de probabilités conditionnelles associées à ce graphe. Les algorithmes d apprentissage de réseaux Bayésiens utilisent en pratique une approche Bayésienne classique d estimation a post...
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| Auteurs principaux : | , , |
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| Collectivités auteurs : | , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Nouvelles paramétrisations de réseaux bayésiens et leur estimation implicite : famille exponentielle naturelle et mélange infini de Gaussienne / Adeel Anjum; sous la direction de Philippe Leray, Alif Masmoudi |
| Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 2013 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
|
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2013 |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Reproduction de:
Nouvelles paramétrisations de réseaux bayésiens et leur estimation implicite |
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| 230 | |a Données textuelles | ||
| 320 | |a Références bibliographiques | ||
| 325 | 1 | |a La thèse papier est la seule version officielle | |
| 328 | |b Thèse de doctorat |c Informatique |e Nantes |d 2013 | ||
| 330 | |a L apprentissage d un réseau Bayésien consiste à estimer le graphe (la structure) et les paramètres des distributions de probabilités conditionnelles associées à ce graphe. Les algorithmes d apprentissage de réseaux Bayésiens utilisent en pratique une approche Bayésienne classique d estimation a posteriori dont les paramètres sont souvent déterminés par un expert ou définis de manière uniforme Le coeur de cette thèse concerne l application aux réseaux Bayésiens de plusieurs avancées dans le domaine des Statistiques comme l estimation implicite, les familles exponentielles naturelles ou les mélanges infinis de lois Gaussiennes dans le but de (1) proposer de nouvelles formes paramétriques, (2) estimer des paramètres de tels modèles et (3) apprendre leur structure | ||
| 330 | |a Learning a Bayesian network consists in estimating the graph (structure) and the parameters of conditional probability distributions associated with this graph. Bayesian networks learning algorithms rely on classical Bayesian estimation approach whose a priori parameters are often determined by an expert or defined uniformly The core of this work concerns the application of several advances in the field of statistics as implicit estimation, Natural exponential families or infinite mixtures of Gaussian in order to (1) provide new parametric forms for Bayesian networks, (2) estimate the parameters of such models and (3) learn their structure. | ||
| 455 | | | |0 180899317 |t Nouvelles paramétrisations de réseaux bayésiens et leur estimation implicite |o famille exponentielle naturelle et mélange infini de Gaussiennes |f Adeel Anjum |c [S.l.] |n [s.n.] |d 2013 |p 1 vol. (93 p.) | |
| 541 | | | |a New parametrizations for Bayesian networks and their implicit estimation : exponential family and Gaussian infinite mixtures |z eng | |
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| 606 | |3 PPN029753090 |a Statistique bayésienne |2 rameau | ||
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