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贝叶斯网络结构学习分析
被引量:
10
1
作者
王双成
林士敏
陆玉昌
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2000年第10期77-79,共3页
贝叶斯网络结构学习(以下简称结构学习)的目标是寻找对先验知识和数据拟合得最好的网络结构。结构学习有两种方式,一种是模型选择,即选择一个最好的网络结构;另一种是选择性的模型平均,即选择合适数量的网络结构,以这些网络结构代表所...
贝叶斯网络结构学习(以下简称结构学习)的目标是寻找对先验知识和数据拟合得最好的网络结构。结构学习有两种方式,一种是模型选择,即选择一个最好的网络结构;另一种是选择性的模型平均,即选择合适数量的网络结构,以这些网络结构代表所有的网络结构。
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关键词
贝叶斯网络
结构学习
分析
学习过程
下载PDF
职称材料
题名
贝叶斯网络结构学习分析
被引量:
10
1
作者
王双成
林士敏
陆玉昌
机构
清华大学计算机科学与技术系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2000年第10期77-79,共3页
基金
国家重点基础研究发展计划项目
国家自然科学基金
"九五"国家攀登计划预选项目
文摘
贝叶斯网络结构学习(以下简称结构学习)的目标是寻找对先验知识和数据拟合得最好的网络结构。结构学习有两种方式,一种是模型选择,即选择一个最好的网络结构;另一种是选择性的模型平均,即选择合适数量的网络结构,以这些网络结构代表所有的网络结构。
关键词
贝叶斯网络
结构学习
分析
学习过程
Keywords
Bayesian networks ,Scoring function,Searching method
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP157.5 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贝叶斯网络结构学习分析
王双成
林士敏
陆玉昌
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2000
10
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职称材料
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