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实体 Victor Alejandre Jimenez

Victor Alejandre Jimenez

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  1. TOOL · CL_326920 ·

    新的Dirichlet Process Mixture方法增强了贝叶斯网络的密度估计

    研究人员通过利用贝叶斯非参数Dirichlet Process Mixtures (DPMs)，提出了一种在半参数贝叶斯网络 (SPBNs) 中建模条件概率分布 (CPDs) 的新方法。与传统的核密度估计器 (KDEs) 相比，这种基于 DPM 的方法提供了更紧凑的表示和改进的密度估计，从而降低了推理成本。所提出的 DPM-SPBN 使用 PyBNesian 包进行实现和评估，在合成和真实世界数据集的密度估计和结构学习方面均表现出优越的性能。