文献类型：期刊文章

作　　者：李晓毅[1] 徐兆棣[1] 孙笑微[2]

机构地区：[1]沈阳师范大学数学与系统科学学院,沈阳110034 [2]沈阳师范大学软件学院,沈阳110034

出　　处：《沈阳农业大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10471096)

年　　份：2007

卷　　号：38

期　　号：1

起止页码：125-128

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAB、CAS、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：贝叶斯网络是数据采掘的一个非常有效的工具,它能够定性和定量地分析属性之间的依赖关系,进行概率推理。在给出贝叶斯网络相关概念后,讨论了贝叶斯网络在离散型、连续型和混合型3种情况下的参数学习计算公式;利用给定样本数据,对具有完整数据和不具有完整数据的贝叶斯网络,学习网络参数,更新网络变量原有的先验分布;从理论上给出两种不同类型下的参数学习公式。

关 键 词：贝叶斯网络 网络结构 参数学习  狄利克雷分布  数据采掘

分 类 号：TP18]