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Algebraic geometry of Bayesian networks

机译:贝叶斯网络的代数几何

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摘要

We study the algebraic varieties defined by the conditional independence statements of Bayesian networks. A complete algebraic classification is given for Bayesian networks on at most five random variables. Hidden variables are related to the geometry of higher secant varieties.
机译:我们研究由贝叶斯网络的条件独立性声明定义的代数变体。对于贝叶斯网络,给出了最多五个随机变量的完整代数分类。隐藏变量与高级割线变种的几何形状有关。

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