3. 鈴木譲: 24年ぶりのUAIでの登壇
第9回 Uncertainty in Artiicial Intelligence (1993)
第33回 Uncertainty in Artiicial Intelligence (2017)
国内最初の(査読付き)
論文と言われる
8月11日-15日
4. Joe Suzuki: “A Construction of Bayesian Networks
from Databases Based on the MDL Principle” (UAI-93)
産業技術総合研究所
東工大併任教授
本村陽一氏
電気通信大学教授
植野真臣氏
国内唯一のベイジアンネットワーク
運用ツール
教育工学などで
博士を多数輩出
8. 制約ベース (条件付独立性の検定を用いる)
• Grow-Shrink (GS);
• Incremental Association Markov Blanket (IAMB);
• Fast Incremental Association (Fast-IAMB);
• Interleaved Incremental Association (Inter-IAMB);
• Max-Min Parents & Children (MMPC);
• Semi-Interleaved Hiton-PC (SI-HITON-PC);
((条件付き独立性の検定))
カテゴリカルデータ(多項分布):
mutual information;
shrinkage-estimator for the mutual information;
Pearson's X2;
通常のデータ:
Jonckheere-Terpstra;
連続データ(多変数正規分布):
linear correlation;
Fisher's Z;
mutual information;
shrinkage-estimator for the mutual information;
混合データ(条件付正規分布):
mutual information
9. スコアベース
• Hill Climbing (HC);
• Tabu Search (Tabu);
カテゴリカルデータ (多項分布)
the multinomial log-likelihood;
the Akaike Information Criterion (AIC);
the Bayesian Information Criterion (BIC);
a score equivalent Dirichlet posterior density (BDe);
a sparse Dirichlet posterior density (BDs);
a Dirichlet posterior density based on Jeffrey's prior (BDJ);
a modified Bayesian Dirichlet for mixtures of interventional
and observational data;
the locally averaged BDe score (BDla);
the K2 score;
連続データ (多変量正規分布):
the multivariate Gaussian log-likelihood;
the corresponding Akaike Information Criterion (AIC);
the corresponding Bayesian Information Criterion (BIC);
a score equivalent Gaussian posterior density (BGe);
混合分布 (条件付正規分布):
the conditional Gaussian log-likelihood;
the corresponding Akaike Information Criterion (AIC);
the corresponding Bayesian Information Criterion (BIC).