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第卷第期计算机学报年月基于条件对数似然函数导数的贝叶斯网络分类器优化算法王中锋王志海北京交通大学计算机与信息技术学院北京摘要通常基于鉴别式学习策略训练的贝叶斯网络分类器有较高的精度但在具有冗余边的网络结构之上鉴别式参数学习算法的性能受到一定的限制为了在实际应用中进一步提高贝叶斯网络分类器的分类精度该文定量描述了网络结构与真实数据变量分布之间的关系提出了一种不存在冗余边的森林型贝叶斯网络分类器及其相应的学习算法算法能够利用对数条件似然函数的偏导数来优化网络结构学习实验结果表明常用的限制性贝叶斯网络
第卷第期 计 算 机 学 报
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Vol.35No.2
年月
20122 CHINESEJOURNALOFCOMPUTERS Feb.2012
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