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雷达卡
共60页，来自微软实验室
Bayesian网用于数据分析和数据挖掘，其领域在于研究变量之间的依存关系，与经典统计不同，先验知识可以作为输入条件参与计算，例如，在银行信贷业务中，客户属性和数据之间的关系是什么？哪些是最基本的变量？哪个变量影响到另外一个变量？变量之间的关联如何？
Bayesian Network 是一个强大的工具。它不仅仅适应于数值数据，属性（文字）数据也可以进入计算，例如，信贷分析中，职业，喜好等等.
Bayesian Nework 可以对缺失数据进行分析，这是日常工作需要的
Bayesian Nework 可用于非监督学习和监督学习。
本文是Bayesian网非常好的一本教材，希望大家喜欢并在研究工作中受益
contents
1 Introduction
2 The Bayesian Approches to Probability and Statistics
3 Bayesian Networks
4 Inference in a Bayesian Network
5 Learning Probabilities in a Bayesian Network
6 Method in Incomplete Data
7 Learning Parameters and Structure
8 Creteria for Model Selection
9 Computation for the Margin Likehood
10 Priors
11 Search Methods
12 A Simple Example
13 Bayesian Network for Superivised Learning
14 Bayesian Network for UnSuperivised Learning
15 Learning Casual Relationship
16 A Case Study: College Plan
17 Pointer to Literature and Software
18 Acknowledge
22953.zip
(230.59 KB)
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