MDL原理に基づくBayesian Networkの学習-事前知識の導入による探索の効率化-
KAKEN 科学研究費助成事業データベース で見る| 研究課題番号 | KAKENHI-PROJECT-09680367 |
|---|---|
| 研究種目 | 基盤研究(C) |
| 研究分野 | 複合領域 情報科学 知能情報学 |
| 研究機関 | 大阪大学 |
| 代表研究者 | 鈴木 譲 |
| 研究分担者 | 佐竹 郁夫 |
| 研究分担者 | 菊池 和徳 |
| 研究分担者 | 高橋 智 |
| 研究分担者 | 永友 清和 |
| 研究分担者 | 村上 順 |
| 研究期間 開始年月日 | 1997/4/1 |
| 研究期間 終了年度 | 1998 |
| 研究ステータス | 完了 (1998/4/1) |
| 配分額（合計） | 3,300,000 (直接経費 :3,300,000) |
| 配分額（履歴） |
1998年度：1,300,000 (直接経費 :1,300,000) 1997年度：2,000,000 (直接経費 :2,000,000) |
| キーワード | MDL原理 Bayesian Network 機械学習 事前知識 分岐限定法 帰納推論 ネットワーク構造 MDL principle Baysian Networks machine learning a prior knowledge lranch and bound lechuzue |