贝叶斯网络的参数学习研究
2007-02-28分类号:TP181
【部门】沈阳师范大学数学与系统科学学院 沈阳师范大学数学与系统科学学院 沈阳师范大学软件学院 沈阳110034 沈阳110034 沈阳110034
【摘要】贝叶斯网络是数据采掘的一个非常有效的工具,它能够定性和定量地分析属性之间的依赖关系,进行概率推理。在给出贝叶斯网络相关概念后,讨论了贝叶斯网络在离散型、连续型和混合型3种情况下的参数学习计算公式;利用给定样本数据,对具有完整数据和不具有完整数据的贝叶斯网络,学习网络参数,更新网络变量原有的先验分布;从理论上给出两种不同类型下的参数学习公式。
【关键词】贝叶斯网络 网络结构 参数学习 狄利克雷分布 数据采掘
【基金】国家自然科学基金资助项目(10471096)
【所属期刊栏目】沈阳农业大学学报
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