For each data set we computed a sin

For each data set we computed a single network structure that maximizes the posterior probability.
We also computed posterior probabilities of edges for every pair of variables. That is, although the
presented methodology supports computation of the posterior probabilities of arbitrary subgraphs,
here we only consider directed edges. Here we show results for the data sets Parity1 and Alarm
only. For the Zoo data set we are not aware of any correct structure, and for the Parity2 data set the
results are similar to the results for the Parity1 data set.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับแต่ละชุดข้อมูล เราคำนวณโครงสร้างเครือข่ายเดียวที่วางน่าเป็นหลังนอกจากนี้เรายังคำนวณกิจกรรมหลังขอบสำหรับทุก ๆ คู่ของตัวแปร นั่นคือ แม้ว่าการแสดงการคำนวณวิธีสนับสนุนกิจกรรมหลังของ subgraphs กำหนดที่นี่เราเท่านั้นให้พิจารณาโดยตรงขอบ ที่นี่เราแสดงผลชุดข้อมูล Parity1 และปลุกเท่านั้น สำหรับชุดข้อมูลของสวนสัตว์ เราจะไม่เกี่ยวข้องใด ๆ โครงสร้างที่ถูกต้อง และชุดข้อมูล Parity2ผลคล้ายกับผลชุดข้อมูล Parity1 ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับข้อมูลแต่ละชุดที่เราคำนวณโครงสร้างเครือข่ายเดียวที่เพิ่มความน่าจะเป็นหลัง.
นอกจากนี้เรายังคำนวณความน่าจะเป็นหลังของขอบคู่ของตัวแปรทุก นั่นคือแม้ว่าวิธีการที่นำเสนอสนับสนุนการคำนวณความน่าจะเป็นหลังของ subgraphs พลที่นี่เราจะพิจารณาขอบกำกับ ที่นี่เราจะแสดงผลสำหรับข้อมูลที่ชุด Parity1 และปลุกเท่านั้น สำหรับชุดข้อมูลที่สวนสัตว์เราไม่ได้ตระหนักถึงโครงสร้างที่ถูกต้องใด ๆ และสำหรับข้อมูล Parity2 ตั้งผลมีความคล้ายคลึงกับผลสำหรับชุดข้อมูลParity1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สำหรับข้อมูลแต่ละชุดเราคำนวณโครงสร้างเครือข่ายเดียวที่เพิ่มความน่าจะเป็นภายหลัง .
เรายังคำนวณค่าความน่าจะเป็นของขอบด้านหลังคู่ของตัวแปรทุก นั่นคือแม้ว่า
นำเสนอวิธีการสนับสนุนการคำนวณความน่าจะเป็น ด้านหลังของเครื่องขนาด
ที่นี่เราจะพิจารณากำกับ , ขอบ ที่นี่เราแสดงผลสำหรับชุดข้อมูล parity1 และปลุก
เท่านั้นสำหรับข้อมูลสวนสัตว์ตั้งเราไม่ทราบใด ๆโครงสร้างที่ถูกต้อง และข้อมูล parity2 ตั้งค่า
ผลคล้ายกับผล parity1 ชุดข้อมูล