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高等数理统计[M]. 高等教育出版社 , 茆诗松, 2006
混合贝叶斯网络隐藏变量学习研究
被引：11
作者：
王双成
机构：
[1] 上海立信会计学院信息科学系 上海
来源：
关键词：
隐藏变量;
混合贝叶斯网络;
依赖结构;
Gibbs抽样;
MDL标准;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
目前,具有已知结构的隐藏变量学习主要针对具有离散变量的贝叶斯网和具有连续变量的高斯网.该文给出了具有连续和离散变量的混合贝叶斯网络隐藏变量学习方法.该方法不需要离散化连续变量,依据专业知识或贝叶斯网络道德图中Cliques的维数发现隐藏变量的位置,基于依赖结构(星形结构或先验结构)和Gibbs抽样确定隐藏变量的值,结合扩展的MDL标准和统计方法发现隐藏变量的最优维数.实验结果表明,这种方法能够有效地进行具有已知结构的混合贝叶斯网络隐藏变量学习.
引用
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页码：1564 / 1569
页数：6
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