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题名:
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贝叶斯网络学习及数据分类 / 李艳颖著 , |
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ISBN:
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978-7-03-058931-6 价格： CNY70.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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128页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 科学出版社 出版日期： 2018 |
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内容提要:
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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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主题词:
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贝叶斯推断 研究 |
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中图分类法:
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O212.8 版次： 5 |
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主要责任者:
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李艳颖 著 |
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附注:
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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 |
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索书号:
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3 |
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索书号:
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