书目信息 |
| 题名： |
贝叶斯网络学习及数据分类
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| 作者： | 李艳颖 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 科学出版社 2018.11 |
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| 页数： | 128页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | O212.8 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 贝叶斯推断--bei ye si tui duan--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-03-058931-6 | |
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| 330 | @a本书针对大数据网络的结构学习, 提出了基于条件独立测试的学习贝叶斯网络框架的算法, 研究了马尔科夫等价祖先图的共性, 提出了最大祖先图的最小本质图的概念, 还研究了马尔科夫等价的有向最大祖先图的转化问题, 并针对数据分类问题, 构建了一个贝叶斯网络分类器模型, 该研究深入具体, 研究透彻, 提出的算法精度高, 分类效果好。 | |
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| 贝叶斯网络学习及数据分类/李艳颖著.-北京：科学出版社，2018.11 |
| 128页：图；24cm |
| 陕西省教育厅专项科研计划项目 (18JK0045) 资助 宝鸡市技术创新引导计划项目 (2017JH2-23) 资助 宝鸡文理学院重点学科建设经费资助 |
| ISBN 978-7-03-058931-6：CNY70.00 |
| 本书针对大数据网络的结构学习, 提出了基于条件独立测试的学习贝叶斯网络框架的算法, 研究了马尔科夫等价祖先图的共性, 提出了最大祖先图的最小本质图的概念, 还研究了马尔科夫等价的有向最大祖先图的转化问题, 并针对数据分类问题, 构建了一个贝叶斯网络分类器模型, 该研究深入具体, 研究透彻, 提出的算法精度高, 分类效果好。 |
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正题名：贝叶斯网络学习及数据分类
索取号：O212.8/L318
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| 1 | 1446247 | 214462473 | 自科库401/401自科库 78排1列3层/ [索取号:O212.8/L318] | 在馆 | |
| 2 | 1446248 | 214462482 | 自科库401/401自科库 110排1列3层/ [索取号:O212.8/L318] | 在馆 |