Graphical Models: Methods for Data Analysis and Mining [Anglais] [Relié]

1092  a2  a3  a4  above  aj  al  algorithm  although  approach  attributes  axioms  based  bayesian  called  cannot  case  cf  clear  cliques  conditional  consider  contexts  data  database  decomposition  defined  definition  degree  dependence  directed  distribution  does  domain  edges  et  evaluation  events  example  figure  first  function  gain  given  graph  graphical  hold  however  independence  independent  information  intersection  learning  let  markov  may  measure  method  model  must  nc  network  node  note  number  order  page  parents  possibilistic  possibility  possible  probabilistic  probability  projections  proof  property  relation  relational  results  section  set  shannon  shown  simple  since  statements  step  structure  table  theorem  therefore  thus  tree  tuples  two  undirected  usa  used  values  weight