貝葉斯網(wǎng)絡學習及數(shù)據(jù)分類

　　《貝葉斯網(wǎng)絡學習及數(shù)據(jù)分類》針對大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)學習，提出基于條件獨立測試的學習貝葉斯網(wǎng)絡框架的算法，研究了馬爾可夫等價祖先圖的共性，提出祖先圖的小本質(zhì)圖的概念，還研究了馬爾可夫等價的有向祖先圖的轉(zhuǎn)化問題，并針對數(shù)據(jù)分類問題，構(gòu)建一個貝葉斯網(wǎng)絡分類器模型，提出的算法精度高，分類效果好。同時，《貝葉斯網(wǎng)絡學習及數(shù)據(jù)分類》還研究了k-*近鄰分類器的k值選擇問題，建立了快速尋找K值的搜索策略，并保證模型具有留一分類精度?！敦惾~斯網(wǎng)絡學習及數(shù)據(jù)分類》可作為相關科研工作者學習、研究的參考用書。

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