數(shù)學建模主要涉及到如何從問題背景和大量的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息,建立數(shù)學模型,并對模型中的參數(shù)進行估計,進而用建立的模型解決實際問題。我們常借助圖模型建立數(shù)學模型,可以更清晰直觀地表達數(shù)據(jù)之間的關系。最著名的圖模型是貝葉斯網(wǎng),它是一種幫助人們將數(shù)學工具應用于復雜領域,進行數(shù)據(jù)分析的有力工具。近年來,基于懲罰似然的方法進行貝葉斯網(wǎng)學習備受關注。

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【文章目錄】：
1 引言
2 貝葉斯網(wǎng)概述
    2.1 圖模型
    2.2 貝葉斯網(wǎng)
3 貝葉斯網(wǎng)的結構學習
4 高斯貝葉斯網(wǎng)的結構學習
    4.1 高斯貝葉斯網(wǎng)的表示
    4.2 基于懲罰的高斯貝葉斯網(wǎng)的結構學習



本文編號：4002178