Learning Bayesian network structures when discrete and continuous variables are present

• 資料種別: 記事
• タイトル: Learning Bayesian network structures when discrete and continuous variables are present
• 著者・編者: 鈴木 譲
• シリーズタイトル: ニューロコンピューティング
• 著者標目: 鈴木 譲
• 並列タイトル等: MDL/Bayesを用いたベイジアンネットワークの構造推定 : 連続データを含む場合の一致性について MDL/Bayes オ モチイタ ベイジアンネットワーク ノ コウゾウ スイテイ : レンゾク データ オ フクム バアイ ノ イッチセイ ニ ツイテ
• タイトル（掲載誌）: 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報
• 巻号年月日等（掲載誌）: 114(104):2014.6.25-27
• 掲載巻: 114
• 掲載号: 104
• 掲載ページ: 25-32
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2014-06
• ISSN（掲載誌）: 0913-5685
• ISSN-L（掲載誌）: 0913-5685
• 出版事項（掲載誌）: 東京 : 電子情報通信学会
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: eng
• 件名標目: Bayesianネットワーク; 離散連続変数; Kullback-Leibler情報量; 確率密度関数; ユニバーサル性; learning Bayesian network structures; discrete and continuous variables; Kullback-Leibler divergence; density estimation; universality
• NDLC: ZN33
• 対象利用者: 一般
• レポート番号（雑誌記事）: NC2014-2
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: Z16-940
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館雑誌記事索引; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 025588986; http://id.ndl.go.jp/bib/025588986
• 整理区分コード: 632