精选优质文档-倾情为你奉上贝叶斯网络结构学习总结一、 贝叶斯网络结构学习的原理 从数据中学习贝叶斯网络结构就是对给定的数据集，找到一个与数据集拟合最好的网络。 首先定义一个随机变量，表示网络结构的不确定性，并赋予先验概率分布。然后计算后验概率分布。根据Bayesian定理有其中是一个与结构无关的正规化常数，是边界似然。于是确定网络结构的后验分布只需要为每一个可能的结构计算数据的边界似然。在无约束多项分布、参数独立、采用Dirichlet先验和数据完整的前提下，数据的边界似然正好等于每一个（i，j）对的边界似然的乘积，即二、 贝叶斯网络完整数据集下结构学习方法贝叶斯网络建模一般有三种方法：1）依靠专家建模；2）从数据中学习；3）从知识库中创建。在实际建模过程中常常综合运用这些方法，以专家知识为主导，以数据库和知识库为辅助手段，扬长避短，发挥各自优势，来保证建模的效率和准确性。但是，在不具备专家知识或知识库的前提下，从数据中学习贝叶斯网络模型结构的研究显得尤为重要。常用的结构学习方法主要有两类，分别是基于依赖性测试
