并行的贝叶斯网络参数学习算法.pdf
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贝叶斯网络学习算法研究的综述报告贝叶斯网络是一种概率图模型,可以用来描述变量之间的概率依赖关系,已被广泛应用于各种领域,如自然语言处理、医疗诊断、金融风险评估等。学习贝叶斯网络是一个重要的研究领域,其目的是从数据中推断网络的结构和参数。在这篇报告中,我们将综述当前主流的贝叶斯网络学习算法,包括最大似然估计、贝叶斯学习、结构学习和参数学习等。1.最大似然估计最大似然估计是一种常用的参数估计方法,其目的是找到最能解释数据的模型参数。对于贝叶斯网络,最大似然估计的目标是最大化给定数据的似然函数,其中似然函数是条