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王双成; 冷翠平; 刘凤霞;
上海立信会计学院数学与信息学院,上海,201620;
上海立信会计学院开放经济与贸易研究中心,上海,201620;
上海立信会计学院工商管理学院,上海201620;
隐藏变量; 贝叶斯网络; 最优解释; Gibbs抽样;
机译:基于带有隐藏变量的贝叶斯网络来衡量虚拟机的性能下降
机译:学习具有局部结构,混合变量和精确算法的贝叶斯网络
机译:基于观测数据的因果解释:具有潜在变量的结构模型的新贝叶斯网络方法
机译:使用逐步隐藏变量方法预测疾病并发症以学习动态贝叶斯网络
机译:具有大量变量的贝叶斯网络结构基于约束的学习算法
机译:饱和度假设可解释可增强的学习能力和受损的学习能力并具有增强的可塑性
机译:隐藏变量的学习:树形结构贝叶斯网络的参数重用方法
机译:随机局部搜索中的投资组合:有效地计算贝叶斯网络中最可能的解释
机译:基于贝叶斯网络的专家系统用于车辆的诊断,风险分析和功能恢复,每个功能组件均具有行为变量,并具有可变模式下的控制变量
机译:基于局部解释模型的加固学习
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