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Bayes网络学习的后验概率准则

Posterior probability criterion for learning bayesian networks
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摘要 介绍了Bayes网络学习的Bayes方法,给出了Bayes网络学习的后验概率准则,并依据准则采用B-搜索算法和MCMC搜素算法寻找好的网络模型。 Introduce the methods of learning Bayesian network and the posterior criterion for learning Bayesian networks, then make use of the B-search algorithm and the MCMC method based on the posterior probability.
作者 刘春
出处 《大庆师范学院学报》 2009年第6期9-11,共3页 Journal of Daqing Normal University
关键词 BAYES网络 后验概率 模型选择 随机变量 Bayesian networks posterior probability random variables
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Cooper.G ,Herskovits.E.A Bayesian method for the induction of probabilistic networks from data[J].Machine Learning, 1992,25 (9):309-347.
  • 2Liu.J,Chang.K, Zhou.J.Leaming Bayesian networks with a hybrid convergent method[J].IEEE Trans.Syst.,1999,29(12):436-449.

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