The paper inspects a possibility of construction of constraint–based learning algorithms based on the knowl- edge of representable independence models.
The paper inspects a possibility of construction of constraint–based learning algorithms based on the knowl- edge of representable independence models. (en)
V članku je zaveden pojem nezávislostního modelu a jeho reprezentace v různých distribučních rámcích. Dále je diskutována možnost výběr modelu na základě dat, především pro připad Gaussovsky reprezentovatelných modelů. (cs)