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講座報告

基于自助法的高斯貝葉斯網結構學習

來源:數學與統計學院          點擊:
報告人 徐平峰 教授 時間 8月18日15:00
地點 騰訊會議直播 報告時間

講座名稱:基于自助法的高斯貝葉斯網結構學習

講座時間:2020-08-18 15:00

講座人:徐平峰 教授

講座地點:騰訊會議直播(ID:905 459 471)


講座人介紹:

徐平峰,長春工業大學數學與統計學院教授、博士生導師,副院長。2010年博士畢業,2017年晉升為教授。主要從事圖模型、結構方程模型,含潛變量的模型和列聯表缺失數據的統計分析三個領域的研究。已在統計學知名期刊Journal of Computational and Graphical Statistics、Statistics and Computing等雜志上發表論文10多篇。主持國家自然科學基金2項,吉林省科技廳項目1項,指導博士研究生2名、碩士研究生14名。獲首批“吉林省高校科研春苗人才”稱號。現任吉林省現場統計研究會常務理事、中國現場統計研究會數據科學與人工智能分會常務理事、中國現場統計研究會計算統計分會理事、全國工業統計學教學研究會理事。


講座內容:

基于自助法(Bootstrap)給出高斯貝葉斯網的結構學習算法BPKL。該算法通過結構學習算法對B個Bootstrap樣本進行結構學習以得到B個DAG,并求其所對應貝葉斯網的極大似然估計。尋找一個最優DAG,使其對應的貝葉斯網的極大似然估計,與B個極大似然估計平均的懲罰Kullback-Leibler (KL) 距離最近。本文對BPKL算法、PC算法、GES算法、GDS算法及GDSM算法進行了模擬比較,結果表明BPKL表現優于其他方法。同時,我們探索并分析了39個擬南芥基因間的條件獨立性。


主辦單位:數學與統計學院

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