Learning Bayesian networks
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DOI：
10.1145/1327942.1327961
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发表时间：
2007-08
影响因子：
4
通讯作者：
R. Neapolitan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
R. Neapolitan
前言。一、基础知识。 1.贝叶斯网络简介。 2.更多DAG/概率关系。二.推理。 3. 推理：离散变量。 4.更多推理算法。 5.影响图。三．学习。 6.参数学习：二元变量。 7.更多参数学习。 8.贝叶斯结构学习。 9.近似贝叶斯结构学习。 10.基于约束的学习。 11.更多的结构学习。四．应用。 12. 应用程序。参考书目。指数。
Preface. I. BASICS. 1. Introduction to Bayesian Networks. 2. More DAG/Probability Relationships. II. INFERENCE. 3. Inference: Discrete Variables. 4. More Inference Algorithms. 5. Influence Diagrams. III. LEARNING. 6. Parameter Learning: Binary Variables. 7. More Parameter Learning. 8. Bayesian Structure Learning. 9. Approximate Bayesian Structure Learning. 10. Constraint-Based Learning. 11. More Structure Learning. IV. APPICATIONS. 12. Applications. Bibliography. Index.