Incremental Bayesian network structure learning from data streams

Dans la dernière décennie, l extraction du flux de données est devenue un domaine de recherche très actif. Les principaux défis pour les algorithmes d analyse de flux sont de gérer leur infinité, de s adapter au caractère non stationnaire des distributions de probabilités sous-jacentes, et de foncti...

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Auteurs principaux : Yasin Amanullah (Auteur), Leray Philippe informaticien (Directeur de thèse, Membre du jury), Gelgon Marc (Président du jury de soutenance, Membre du jury), Masseglia Florent (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Tsamardinos Ioannis (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Marteau Pierre-François (Membre du jury), Tabia Karim (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université Nantes-Angers-Le Mans - COMUE 2009-2015 (Organisme de soutenance), Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), École polytechnique de l'Université de Nantes (Organisme de soutenance), École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques Nantes (Organisme de soutenance), Laboratoire d Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) Nantes (Ecole doctorale associée à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : Incremental Bayesian network structure learning from data streams / Amanullah Yasin; sous la direction de Philippe Leray
Publié : Nantes : Université de Nantes , 2013
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note de thèse : Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2013
Sujets :
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