katz_24 https://blog.hatena.ne.jp/katz_24/ katz's adversaria https://katz-24.hatenadiary.org/ 機械学習 資料 スライド ベイジアンネットワーク上での推論変数消去法は効率が悪い 計算量は O(N^2 exp(w)) N: 変数の数、w: 変数消去の途中に出現する因子の変数の数の最大値 枝刈りクエリ集合 Q とエビデンス集合 E が与えられたとき、 Q に含まれない葉ノード(子を持たないノード)へ向かうエッジ E に含まれるノードから張られたエッジ を除去する事が出来る． また、枝刈りの結果孤立した Q, E に含まれないノードも除去する事が出来る．最小次数法 常にインタラクショングラフ上で次数が最小の変数を消去する => 枝刈りと最小次数法でアルゴリズムの定数倍の部分はかなり小さくなる．ただしオー… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkatz-24.hatenadiary.org%2Fentry%2F20140612%2F1402573958" title=" パターン認識と機械学習入門 第15回 参加メモ - katz&#39;s adversaria" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2014-06-12 20:52:38 rich https://katz-24.hatenadiary.org/entry/20140612/1402573958 1.0 100%