A Generalized MDL Criterion and its Apprication to Learning Bayesian Network Structures

摘要

We propose the MDL principle without assuming the source to be discrete. As an application, we con­sider estimation of Bayesian network structures when both discrete and continuous random variables are presented in the same Bayesian network.%MDL 原理に基づいてBayesian ネットワークの構造を推定することは、この20年くらいの間に色々研究rnされてきた。しかし、それらはすべて各データが離散であることを仮定している。連続だと符号化できず＼記述長がrn計算できないからだ。本稿では、データが離散でも連続でも、混在していても、情報源のモデルを漸近的に正しく推rn定できる方法を提案する。連続であっても、MDL 原理が同様に適用できる、という結論である。