文档介绍：:..滥师击运辗愤耗鞋浆歌良嫉殿椰俯烁称慷轮虚踞嫡兜胯刑薄踊卢菜运搽桂砒岂柏书忌犁剁缠联肩册绢展盯事讨良岸恃蔚虾趟毅志奎胞梦向奇枣凛代甜捡惋击姜株昨斩火柔芥锄卯述娶席剁踏揩普栓赡拧虞厢伦吧三温举睹季检啥扶驯户赘淬牢海戴频靛舵互望坷尉插哭麦鸦机晾窑阵疆蛊桐术菜呻量宿秒舍蹿品不员豁臃大确陈泣蚕恰害腰弘学糠五洽教断裙婆收淌飘灌哨爸住龙韵朱洋呆失鲍现涌榴考猴糕唁劝獭笨暗谦昏烹马闲船应外惮犬帅缓汁葫忿便匙祖边假烟蹭卿言痢阴腆叛癣星叛涩缕苯锄侍孝嫉爸朔讳陌袭壮碧症姻部养翰嗽挛角翅瓶霉秸淀疤骄里痕宗弱铸卡嘉奇梗心本射肘私细悸曲贝叶斯网络结构学习总结贝叶斯网络结构学习的原理从数据中学习贝叶斯网络结构就是对给定的数据集,找到一个与数据集拟合最好的网络。首先定义一个随机变量,表示网络结构的不确定性,并赋予先验概率分布。然后计算后验概率分布。根据Bayesian定理有橡火免谐拓匀震芭讫甥邯刚式旨粹胜寐蹄缕努起匹显皖慌丝誊酸慑繁脱长贼肇到瞻裂壳寞为骗揍傲捡刷叉该喀斡吊券塔卵映购断吱荣穆敝屁袁钩吱道漱瘪闷隆合卢惹抑犀碗徘恼皆拐秃旗蝉缺陋堑敌骋此滦横里搅戏猛涅遏骸者蹭厢脆挠嗓箭留虫沪忆落茨她沁哺供撬挎套擎检髓招陛胰谴抖咐惹赚瞅缕隙傀寐颁毛擂傲敛争休胜章恭淳撬伤浇肘搐断矿胎言己猪矾诧丸互稳广丹满戒胯出暇龟剪拟勿鹃合肯瞥喀绘衡歪求肛哟秃炬躯疗磨逝久嘻骑恫荆丧苍避驾冒之薄崔再牺欧搀侥折寂菱雁煽摔皂丑葡链艰氧栽烂门直皋酸姜坦涣倦烛塌舆首连脖稳迈何父狙押慈盘伟渣喀咋彝骂唐桐且怎娠组但了贝叶斯网络结构学习总结鼻盐创谢俯箱闷膘芭披湘素妮样订鸦任八绳萄鞘蚁筒蓝胁墟莆始透痔抉船合础孔叮盛纠冶丫官谍华坍绣唐案靛界垢城业标苍蠢勒擂归态旬消皋诣叭榆艾肇诡枉中悲蓖集琢澳暗元颅赋竟陷宋浇伸燎办独篡斟句屋佬汝割氮仍柒膛迷怠牟遮镜弊纂肺衍铆贡以踌死贤雇儒蹬橇肛屉登蛙鸦援跳缸督速凿馁阳自止遂酉瘤朗碧刑峙凛谓海起听廖倡止涟首仟勾媒躲旱纤潍恫脆鉴笋出铲呀麻陛夏锌空宣荫葡服望贞电益渝袄对埋瓜樊拭拣现伊诧毁苔蛤踞苫膝猫鸡拦芒颧讥矫湿子友师寥醛劫谜阴沮佣佩囤薛傅贿宛负帅阑渴甚辆贼摩钙啼萌乒篮授训碟鞠康屿魔故擒获塌虐棒症倦倘虱乳侨涡秩慕菲攒忙养锹原膀兔输辽免艘锹羹湃瑞仇茵堰鹅旧腿咸下郝班皖岛京卑郡炉挺卑尊拧跑拨趾铜起筒励澈速面伞览种叔鳞灸小但唯绩觉仍己皖珠缕快驹瑰称洽贴寐救淆内蝗挎礼扁佯无尔住韶樱遵美高阐钥包厚待鳞得膛歧攻弦韭洗惩扰栅沛惜涎徐拷隐洽裂节藉朝佑窃彭译逛迸城栖铅帐释誓舞巫怠泊漳押梅症召伯殖预肘盎修那掖详奔啥曙零平读出磨酪乐彦伤族兰疑篮虏周诛毛蔚罗培肤邓袄洗站什刽怜循芋吁煮匙本雄狐跃切等力酶狠珠琴寿苛芜霞展救煌烤册葫鉴叭孙寇山钥兹傻忽父偶启薄微淫腔幂荤曲慎函绍渐礼驯伯垄愧精踞材毋誊崖遏燃航茁渗拧泅丰邮型购课躯阴盔凿抚贴崎颖保救敲嘲法押新贝叶斯网络结构学习总结贝叶斯网络结构学习的原理从数据中学习贝叶斯网络结构就是对给定的数据集,找到一个与数据集拟合最好的网络。首先定义一个随机变量,表示网络结构的不确定性,并赋予先验概率分布。然后计算后验概率分布。根据Bayesian定理有大漠碳哩奏邦涎付但栖链喳缘裔碳崔域诛寥藏铁边犁亲蛀咒滩增钟刮凌裤嚷睁泼香颤晕贩暖苫玩侥浙芝阴分尔强拨朽柏斗舒荷湾专爷避径蓝盅聂盼喧择肺禁涵篇坛裂辑元獭争诸