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Neodo, Alessandro (2014) Confronto di metodi per l'apprendimento strutturale delle reti bayesiane nel caso di dati incompleti. [Magistrali biennali]

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Abstract

Una grande potenzialità delle reti bayesiane è l'apprendimento di parametri e struttura a partire dai dati. Esistono però pochi algoritmi per l'apprendimento strutturale a partire da dati incompleti e nessuna comparazione estesa di tali metodi. Questa tesi confronta la qualità di apprendimento della struttura di reti note da parte degli algoritmi con implementazione pubblicamente disponibile (SEM, GES-EM, MWST-EM, MMHC) sulle metriche: Structural Hamming Distance, precision, recall, tempo

Item Type:Magistrali biennali
Additional Information:Embargo temporaneo per motivi editoriali
Uncontrolled Keywords:reti bayesiane, bayesian networks, missingness
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica
Codice ID:46132
Relatore:Di Camillo, Barbara
Data della tesi:14 July 2014
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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