Ein Markov Blanket ist ein zentrales Konzept in der Wahrscheinlichkeitstheorie und dem maschinellen Lernen, das die bedingte Unabhängigkeit von Variablen beschreibt. Es umfasst die minimalen Variablen, die benötigt werden, um alle Informationen über eine Zielvariable zu erfassen, sodass alle anderen Variablen in einem gegebenen Netzwerk unabhängig von sind, sobald die Variablen im Markov Blanket bekannt sind. Das Markov Blanket von besteht aus drei Gruppen von Variablen:
Durch die Identifikation des Markov Blankets kann man die Komplexität von probabilistischen Modellen reduzieren und effizientere Algorithmen zur Inferenz und zum Lernen entwickeln.
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