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changeset 86:69d329cc5605

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author Markus Kaiser <markus.kaiser@in.tum.de>
date Sun, 10 Feb 2013 20:52:01 +0100
parents 13661d2aeda0
children 181950205da1
files bayesian_networks/term_paper.tex
diffstat 1 files changed, 0 insertions(+), 3 deletions(-) [+]
line wrap: on
line diff
--- a/bayesian_networks/term_paper.tex	Sun Feb 10 20:39:29 2013 +0100
+++ b/bayesian_networks/term_paper.tex	Sun Feb 10 20:52:01 2013 +0100
@@ -18,7 +18,6 @@
 
 \usepackage{parskip}
 \usepackage{graphicx}
-\usepackage[figure, vlined, german]{algorithm2e}
 \usepackage{todonotes}
 
 \usetikzlibrary{calc}
@@ -40,7 +39,6 @@
 \xdefinecolor{tumlightblue}{RGB}{152,198,234}
 
 \theoremstyle{break}
-\qedsymbol{\Omega}
 \newtheorem{definition}{Definition}
 \newtheorem{lemma}[definition]{Lemma}
 \newtheorem{theorem}[definition]{Satz}
@@ -468,7 +466,6 @@
 
 Um kurze Laufzeiten zu erhalten, muss auch darauf geachtet werden, die Knotenverteilungen effizient zu repräsentieren. Während in dieser Arbeit nur binäre Verteilungen behandelt werden, erklärt \cite{Russel} wie auch komplizierte kontinuierliche Verteilungen mit kleinen Netzen behandelt werden können, indem kanonische Verteilungen wie die Normalverteilung geschickt kombiniert werden.
 
-
 \section{Exakte Inferenz in Bayesnetzen}
 Beim Umgang mit mehrdimensionalen Zufallsvariablen ist nicht nur das Ermitteln von Einträgen in der gemeinsamen Verteilung interessant. Das Ermitteln von A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten stellt eine zweite wichtige Anwendung dar, wobei bestimmte Evidenzen bekannt sind und die Wahrscheinlichkeisverteilungen für weitere Zufallsvariablen bestimmt werden sollen.