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讲座报告

基于自助法的高斯贝叶斯网结构学习

来源:数学与统计学院          点击:
报告人 徐平峰 教授 时间 8月18日15:00
地点 腾讯会议直播 报告时间

讲座名称:基于自助法的高斯贝叶斯网结构学习

讲座时间:2020-08-18 15:00

讲座人:徐平峰 教授

讲座地点:腾讯会议直播(ID:905 459 471)


讲座人介绍:

徐平峰,长春工业大学数学与统计学院教授、博士生导师,副院长。2010年博士毕业,2017年晋升为教授。主要从事图模型、结构方程模型,含潜变量的模型和列联表缺失数据的统计分析三个领域的研究。已在统计学知名期刊Journal of Computational and Graphical Statistics、Statistics and Computing等杂志上发表论文10多篇。主持国家自然科学基金2项,吉林省科技厅项目1项,指导博士研究生2名、硕士研究生14名。获首批“吉林省高校科研春苗人才”称号。现任吉林省现场统计研究会常务理事、中国现场统计研究会数据科学与人工智能分会常务理事、中国现场统计研究会计算统计分会理事、全国工业统计学教学研究会理事。


讲座内容:

基于自助法(Bootstrap)给出高斯贝叶斯网的结构学习算法BPKL。该算法通过结构学习算法对B个Bootstrap样本进行结构学习以得到B个DAG,并求其所对应贝叶斯网的极大似然估计。寻找一个最优DAG,使其对应的贝叶斯网的极大似然估计,与B个极大似然估计平均的惩罚Kullback-Leibler (KL) 距离最近。本文对BPKL算法、PC算法、GES算法、GDS算法及GDSM算法进行了模拟比较,结果表明BPKL表现优于其他方法。同时,我们探索并分析了39个拟南芥基因间的条件独立性。


主办单位:数学与统计学院

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