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题名/责任者:

贝叶斯网络学习及数据分类/李艳颖著

出版发行项:

北京:科学出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-03-058931-6/CNY70.00

载体形态项:

128页;24cm

个人责任者:

李艳颖 著

学科主题:

贝叶斯推断-研究

中图法分类号:

O212

一般附注:

陕西省教育厅专项科研计划项目资助 宝鸡市技术创新引导计划项目资助 宝鸡文理学院重点学科建设经费资助

提要文摘附注:

本书针对大数据网络的结构学习，提出基于条件独立测试的学习贝叶斯网络框架的算法，研究了马尔可夫等价祖先图的共性，提出最大祖先图的最小本质图的概念，还研究了马尔可夫等价的有向最大祖先图的转化问题，并针对数据分类问题，构建一个贝叶斯网络分类器模型，提出的算法精度高，分类效果好。同时，本书还研究了k-最近邻分类器的k值选择问题，建立了快速寻找最优k值的搜索策略，并保证模型具有最高留一分类精度。

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