Assessing credibility in Bayesian networks structure learning (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MACIEL, CARLOS DIAS - EESC ; BARTH, VITOR BRUNO DE OLIVEIRA - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.3390/e26100829
- Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Basel, Switzerland
- Date published: 2024
- Source:
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
BARTH, Vitor Bruno de Oliveira e SERRÃO, Fábio Viadanna e MACIEL, Carlos Dias. Assessing credibility in Bayesian networks structure learning. Entropy, v. 26, n. 10, p. 1-22, 2024Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.3390/e26100829. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Barth, V. B. de O., Serrão, F. V., & Maciel, C. D. (2024). Assessing credibility in Bayesian networks structure learning. Entropy, 26( 10), 1-22. doi:10.3390/e26100829 -
NLM
Barth VB de O, Serrão FV, Maciel CD. Assessing credibility in Bayesian networks structure learning [Internet]. Entropy. 2024 ; 26( 10): 1-22.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/e26100829 -
Vancouver
Barth VB de O, Serrão FV, Maciel CD. Assessing credibility in Bayesian networks structure learning [Internet]. Entropy. 2024 ; 26( 10): 1-22.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/e26100829 - Quantifying uncertainty in bayesian networks structural learning
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Informações sobre o DOI: 10.3390/e26100829 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
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