一般马尔可夫模型边际似然的渐近近似
统计理论
2015-03-17 v1 统计理论
摘要
标准贝叶斯信息准则（BIC）是在正则性条件下推导得出的，而这些条件并不总是被含有隐变量的图模型所满足。本文针对二元数据且底层图为有根树、所有内部节点代表隐变量的情况，推导了贝叶斯网络的BIC得分。这直接推广了Rusakov和Geiger针对朴素贝叶斯模型给出的类似公式。本文使用的主要工具是拉普拉斯积分渐近近似与实对数典范阈值之间的联系。
引用
@article{arxiv.1012.0753,
title = {An asymptotic approximation of the marginal likelihood for general Markov models},
author = {Piotr Zwiernik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1012.0753},
year = {2015}
}