Resumen

Proponemos un enfoque para el aprendizaje estructural de grafos acíclicos dirigidos a partir de múltiples bases de datos. Primero aprendemos una estructura local de cada base de datos por separado, y luego combinamos estas estructuras locales para construir un grafo global sobre todas las variables. En nuestro enfoque, no requerimos independencia condicional, que es una suposición básica en la mayoría de los métodos.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Método numérico Soluciones múltiples Campos cuadráticos
• Subjects:Differential equations Numerical method Multiple solutions Quadratic fields
• Palabras claves:Enfoque; Aprendizaje estructural; Grafos acíclicos dirigidos; Múltiples bases de datos; Estructura local; Grafo global
• Keywords:Approach; Structural learning; Directed acyclic graphs; Multiple databases; Local structure; Global graph