Bayesian Model Selection for Discrete Graphical Models
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Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Graphical models allow for easy interpretation and representation of complex distributions. There is an expanding interest in model selection problems for high-dimensional graphical models, particularly when the number of variables increases with the sample size. A popular model selection tool is the Bayes factor, which compares the posterior probabilities of two competing models. Consider data given in the form of a contingency table where N objects are classified according to q random variables, where the conditional independence structure of these random variables are represented by a discrete graphical model G. We assume the cell counts follow a multinomial distribution with a hyper Dirichlet prior distribution imposed on the cell probability parameters. Then we can write the Bayes factor as a product of gamma functions indexed by the cliques and separators of G.\n\nIn this thesis, we study the behaviour of the Bayes factor when the dimension of a true discrete graphical model is fixed and when the dimension increases to infinity with the sample size. We prove that the Bayes factor is strong model selection consistent for both decomposable and non-decomposable discrete graphical models. When the true graph is non-decomposable, we prove that the Bayes factor selects a minimal triangulation of the true graph. We support our theoretical results with various simulations. \n\nIn addition, we introduce a variation of the genetic algorithm, called the graphical local genetic algorithm, which can be implemented on large data sets. We use a local search operator and a normalizing constant proportionate to the posterior probability of the candidate models to determine optimal submodels, then reconstruct the full graph from the resulting subgraphs. We demonstrate the graphical local genetic algorithm's capabilities on both simulated data sets with known true graphs and on a real-world data set.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle