《貝葉斯網路學習及數據分類》是2018年科學出版社出版的圖書，作者是李艷穎。
《貝葉斯網路學習及數據分類》是2018年科學出版社出版的圖書，作者是李艷穎。 內容簡介《貝葉斯網路學習及數據分類》針對大數據網路的結構學習，提出基於條件獨立測試的學習貝葉斯網路框架的算法，研究了馬爾可夫等價祖先圖的共性，...
貝葉斯網路目前套用在模擬計算生物學（computational biology）與生物信息學（bioinformatics）基因調控網上（gene regulatory networks）、蛋白質結構（protein structure）、基因表達分析（gene expression analysis）、醫學（medicine）、檔案分類（...
這種方式構造的貝葉斯網完全在專家的指導下進行，由於人類獲得知識的有限性，導致構建的網路與實踐中積累下的數據具有很大的偏差。（2）由領域專家確定貝葉斯網路的節點，通過大量的訓練數據，來學習貝葉斯網的結構和參數。這種方式 完全是一...
分類 貝葉斯網路結構學習分為完備數據和不完備數據兩種情況。完備數據下貝葉斯網路結構學習的方法通常分為三類:基於依賴統計分析的方法;基於評分搜尋的方法;結合上述兩種方法的混合搜尋算法。不完備數據下的貝葉斯網路結構學習算法需要對數據進行...
分類是數據分析和機器學習領域的一個基本問題。文本分類已廣泛套用於網路信息過濾、信息檢索和信息推薦等多個方面。數據驅動分類器學習一直是近年來的熱點，方法很多，比如神經網路、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等。相對於其他精心設計的...
《貝葉斯網路的結構學習，用於數據挖掘與知識發現》是依託武漢大學，由潘和平擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 貝葉斯網路是機率專家系統核心，如何從數據中學習出一個結構最優的貝葉斯網路是該領域研究的難點和熱點。本研究旨在針對貝葉斯...
7.3貝葉斯網路詞義排歧框架/127 7.3.1基本分類方法的選擇/127 7.3一多分類器的選擇/128 7.3.3學習算法/130 7.4實驗方法和結果/131 7.4.1詞典資源和語料庫資源/131 7.4.2從語料庫抽取訓練數據/131 7.4.3實驗結果及分析...
《稀疏方差分析與稀疏高維貝葉斯網路學習》是依託北京大學，由賈金柱擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 本項目針對當今普遍的高維數據進行建模和統計分析，尋找合適的統計模型、方法和合適的算法，並對這些方法的統計特性進行理論分析...
12．2 樸素貝葉斯方法分類數值例子 12．3 本章的Python 代碼 12．4 習題 第13章 貝葉斯網路 13．1 概述 13．1．1 基本概念 13．1．2 貝葉斯網路的難點及優缺點 13．1．3 貝葉斯網路的一個簡單例子 13．2 學習貝葉斯網路 13．...
第4章以數據缺失條件下參數學習為重點，介紹了基於支持向量機的靜態BN和離散DBN參數學習算法。第三部分是貝葉斯網路及參數學習方法在UAV自主決策中的套用，包括第5章和第6章。第5章主要以戰場環境下UAV攻擊任務決策為主線，借鑑多模型建模...
其思想主要來自統計學和機器學習, 但並不是這兩種工具隨意的套用,它以粗糙集理論為基礎,以數據表所表示的信息系統為載體, 通過分析給定數據集的性質、粗糙分類、決策規則的確定性以及覆蓋度因子等過程,從中獲取隱含的、潛在有用的知識。
6.2.3 數據處理與模型建立 6.2.4 結論 6.3 粗糙集與決策樹結合 6.3.1 引言 6.3.2 數據來源與數據預處理 6.3.3 模型建立與結果分析 6.3.4 結論與討論 6.4 基於貝葉斯網路分類器的地力分級研究 6.4.1 引言 6.4.2...
第9章 貝葉斯算法和K-近鄰算法322 9.1 模型簡介322 9.2 貝葉斯分類算法325 9.2.1 文本數據準備與可視化325 9.2.2 樸素貝葉斯文本分類327 9.3 貝葉斯網路數據分類334 9.3.1 自定義貝葉斯網路結構334 9.3.2...
8.5 數據清洗 215 8.5.1 改進決策樹 215 8.5.2 穩健回歸 215 8.5.3 檢測異常 216 8.5.4 一分類學習 217 8.5.5 離群點檢測 217 8.5.6 生成人工數據 218 8.6 將多分類問題轉換成二分類問題 219 8.6.1 ...
1.1機器學習的定義 1.2機器學習的發展歷史 1.3機器學習的分類 1.3.1基於學習系統的反饋分類 1.3.2基於所獲取知識的表示形式分類 1.3.3按套用領域分類 1.3.4綜合分類 1.4性能度量 1.4.1數據集 1.4.2誤差 1.4.3過擬合...
6.8.5 分類效用203 6.8.6 基於機率的聚類204 6.8.7 EM算法205 6.8.8 擴展混合模型206 6.8.9 貝葉斯聚類207 6.8.10 討論209 6.9 半監督學習210 6.9.1 用於分類的聚類210 6.9.2 協同訓練212 6.9.3 EM和協同訓練...
主要介紹數據倉庫和數據挖掘技術的基本原理和套用方法，全書共分為12章，主要內容包括數據倉庫的概念和體系結構、數據倉庫的數據存儲和處理、數據倉庫系統的設計與開發、關聯規則、數據分類、數據聚類、貝葉斯網路、粗糙集、神經網路、遺傳算法...
本書的第5～第7章為單一數據挖掘方法缺失值插補篇。分別介紹了基於貝葉斯網路、基於K一最近鄰、基於決策樹的缺失值插補方法，並都通過實驗比較分析了插補前後分類性能的變化。 本書的第8、第9章為集成學習方法缺失值插補篇。第8章...
7.2樸素貝葉斯分類法192 7.3貝葉斯網路196 7.3.1貝葉斯網路的理論基礎196 7.3.2貝葉斯網路的不一致性修正201 7.4R語言與貝葉斯分類203 7.5套用實例——電力公司饋線事故定位系統207 7.5.1案例簡介與問題架構207 7.5.2數據整理...
8.4.2 徑向基函式網路的學習過程 217 8.4.3 徑向基函式網路的套用示例 219 第9章 分類預測：SPSS Modeler的支持向量機 221 9.1 支持向量分類的基本思路 221 9.1.1 支持向量分類的數據和目標 221 9.1.2 ...
（1）根據邊有無方向性分類；根據邊有無方向性，PGM可以分為三類 1.有向圖模型，也稱為貝葉斯網（BayesianNetwork，BN），其網路結構使用有向無環圖；2.無向圖模型，也稱為馬爾可夫網（MarkovNetwork，MN），其網路結構為無向圖；3...
討論了貝葉斯分類、貝葉斯網路、線性和非線性分類器設計、特徵生成、特徵選取技術、學習理論的基本概念以及聚類概念與算法。與前一版相比，增加了大數據集和高維數據相關的*算法，提供了*的分類器和魯棒回歸的核方法。新增一些熱點問題，如非...
