一种基于小数据集的贝叶斯网络学习方法

蔡娜; 王俊英; 刘惟一

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贝叶斯网络是用来表示不确定变量集合联合分布的图形模型,反映了变量间潜在的依赖关系.从完备数据集和不完备数据集上学习贝叶斯网络是研究的热点之一,要求有大数据集.针对实际应用中常常只能获得小样本数据,提出了基于Bootstrap抽样的网络结构学习的遗传算法,实验结果表明该方法在小数据集上学习贝叶斯网络具有一定的有效性.

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来源
《云南大学学报：自然科学版》 |2007年第4期|359-363|共6页
作者
蔡娜; 王俊英; 刘惟一;
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作者单位

云南大学计算机科学与工程系;

云南昆明650091;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
小数据集; 贝叶斯网络; 遗传算法; Bootstrap抽样;

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