Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0475614 - ÚTIA 2018 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Studený, Milan - Cussens, J.
    Towards using the chordal graph polytope in learning decomposable models.
    International Journal of Approximate Reasoning. Roč. 88, č. 1 (2017), s. 259-281. ISSN 0888-613X. E-ISSN 1873-4731.
    [8th International Conference of Probabilistic Graphical Models. Lugano, 06.09.2016-09.09.2016]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA16-12010S
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: learning decomposable models * integer linear programming * characteristic imset * chordal graph polytope * clutter inequalities * separation problem
    Obor OECD: Statistics and probability
    Impakt faktor: 1.766, rok: 2017
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2017/MTR/studeny-0475614.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0272346
     
     
  2. 2.
    0475315 - ÚTIA 2018 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
    Cussens, J. - Haws, D. - Studený, Milan
    Polyhedral aspects of score equivalence in Bayesian network structure learning.
    Mathematical Programming. Roč. 164, 1-2 (2017), s. 285-324. ISSN 0025-5610. E-ISSN 1436-4646
    Grant CEP: GA ČR GA13-20012S; GA ČR(CZ) GA16-12010S
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: family-variable polytope * characteristic-imset polytope * score equivalent face/facet * supermodular set function
    Obor OECD: Applied mathematics
    Impakt faktor: 2.665, rok: 2017
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2017/MTR/studeny-0475315.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0272344
     
     
  3. 3.
    0473188 - ÚTIA 2018 RIV US eng M - Část monografie knihy
    Haws, D. - Cussens, J. - Studený, Milan
    Polyhedral approaches to learning Bayesian networks.
    Algebraic and Geometric Methods in Discrete Mathematics. Providence: American Mathematical Society, 2017 - (Harrington, H.; Omar, M.; Wright, M.), s. 155-188. Contemporary Mathematics, 685. ISBN 978-1-4704-3743-5
    Grant CEP: GA ČR GA13-20012S
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: learning Bayesian networks * family-variable polytope * characteristic-imset polytope
    Obor OECD: Pure mathematics
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0271363
     
     
  4. 4.
    0462009 - ÚTIA 2017 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Studený, Milan - Cussens, J.
    The chordal graph polytope for learning decomposable models.
    Proceedings of the Eighth International Conference on Probabilistic Graphical Models. Brookline: Microtome Publishing, 2016 - (Antonucci, A.; Corani, G.; Polpo de Campos, C.), s. 499-510. JMLR: Workshop and Conference Proceedings, vol. 52. E-ISSN 1938-7228.
    [the Eighth International Conference on Probabilistic Graphical Models. Lugano (CH), 06.09.2016-09.09.2016]
    Grant CEP: GA ČR(CZ) GA16-12010S
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: learning decomposable models * integer linear programming * characteristic imset * chordal graph polytope * clutter inequalities * separation problem
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2016/MTR/studeny-0462009.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0261903
     
     
  5. 5.
    0427002 - ÚTIA 2015 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Studený, Milan - Haws, D.
    Learning Bayesian network structure: towards the essential graph by integer linear programming tools.
    International Journal of Approximate Reasoning. Roč. 55, č. 4 (2014), s. 1043-1071. ISSN 0888-613X. E-ISSN 1873-4731
    Grant CEP: GA ČR GA13-20012S
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: learning Bayesian network structure * integer linear programming * characteristic imset * essential graph
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    Impakt faktor: 2.451, rok: 2014
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2014/MTR/studeny-0427002.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0233079
     
     
  6. 6.
    0393223 - ÚTIA 2014 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Studený, Milan - Haws, D.C.
    On polyhedral approximations of polytopes for learning Bayesian networks.
    Journal of Algebraic Statistics. Roč. 4, č. 1 (2013), s. 59-92. ISSN 1309-3452
    Grant CEP: GA ČR GA201/08/0539
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: Bayesian network structure * integer programming * standard imset * characteristic imset * LP relaxation
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2013/MTR/studeny-on polyhedral approximations of polytopes for learning bayesian networks.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0221988
     
     
  7. 7.
    0382596 - ÚTIA 2013 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
    Hemmecke, R. - Lindner, S. - Studený, Milan
    Characteristic imsets for learning Bayesian network structure.
    International Journal of Approximate Reasoning. Roč. 53, č. 9 (2012), s. 1336-1349. ISSN 0888-613X. E-ISSN 1873-4731
    Grant CEP: GA MŠMT(CZ) 1M0572; GA ČR GA201/08/0539
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: learning Bayesian network structure * essential graph * standard imset * characteristic imset * LP relaxation of a polytope
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    Impakt faktor: 1.729, rok: 2012
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2012/MTR/studeny-0382596.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0212775
     
     
  8. 8.
    0381536 - ÚTIA 2013 RIV ES eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Studený, Milan
    Integer linear programming approach to learning Bayesian network structure: towards the essential graph.
    Proceedings of the 6th European Workshop on Graphical Models. Granada: DESCAI, University of Granada, 2012, s. 307-314. ISBN 978-84-15536-57-4.
    [6th European Workshop on Probabilistic Graphical Models (PGM). Granada (ES), 19.09.2012-21.09.2012]
    Grant CEP: GA ČR GA201/08/0539
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: learning Bayesian network structure * characteristic imset * essential graph
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2012/MTR/studeny-integer linear programming approach to learning Bayesian network structure towards the essential graph.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0211982
     
     
  9. 9.
    0377257 - ÚTIA 2013 RIV SG eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Studený, Milan - Haws, D. - Hemmecke, R. - Lindner, S.
    Polyhedral approach to statistical learning graphical models.
    Harmony of Gröbner Bases and the Modern Industrial Society. Singapore: World Scientific Press, 2012, s. 346-372. ISBN 978-981-4383-45-5.
    [The 2nd CREST-SBM International Conference "Harmony of Groebner Bases and the Modern Industrial Society". Osaka (JP), 28.06.2012-2.07.2012]
    Grant CEP: GA ČR GA201/08/0539
    Institucionální podpora: RVO:67985556
    Klíčová slova: Bayesian network stucture * standard imset * characteristic imset * polyhedral geometry
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2012/MTR/studeny-polyhedral approach to statistical learning graphical models.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0209464
     
     
  10. 10.
    0347486 - ÚTIA 2011 RIV FI eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Studený, Milan - Hemmecke, R. - Lindner, S.
    Characteristic imset: a simple algebraic representative of a Bayesian network structure.
    Proceedings of the 5th European Workshop on Probabilistic Graphical Models (PGM 2010). Helsinki: HIIT Publications, 2010 - (Myllymaki, P.; Roos, T.; Jaakkola, T.), s. 257-264. ISBN 978-952-60-3314-3. ISSN 1458-946X.
    [5th European Workshop on Probabilistic Graphical Models. Helsinki (FI), 13.09.2010-15.09.2010]
    Grant CEP: GA MŠMT(CZ) 1M0572; GA ČR GA201/08/0539
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10750506
    Klíčová slova: characteristic imset * Bayesian network strucutre * essential graph
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
    http://library.utia.cas.cz/separaty/2010/MTR/studeny-characteristic imset a simple algebraic representative of a bayesian network structure.pdf
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0188258
     
     


  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.