1) Bayesian structure learning
贝叶斯结构学习
2) Bayesian network structure learning
贝叶斯网络结构学习
1.
From the initial stage of probabilistic Bayesian network construction to the flourishing stage of causal Bayesian network structure learning, this paper firstly reviews Bayesian network structure learning.
从最初的概率贝叶斯网络构建阶段到涌现大量研究成果的因果贝叶斯网络结构学习阶段 ,本文完整地回顾了贝叶斯网络结构学习的整个发展历程 ,并对该领域当前存在的问题及相关研究进行分析论述 ,给出了研究展望 。
4) Bayes learning
贝叶斯学习
1.
Negotiation strategies based on un-compromising degree is presented on the basis of Bayes learning and in time-limited multi-issues among multi-Agents.
,为了当协商进入僵持状态时参与协商的买卖双方能确定是否进行妥协,从而使协商继续进行下去,本文在限时条件下的多议题协商中和贝叶斯学习的基础上提出了基于不妥协度的协商策略。
5) Bayesian learning
贝叶斯学习
1.
Video retrieval relevance feedback algorithm based on Bayesian learning;
基于贝叶斯学习的视频检索相关反馈算法设计
2.
Bayesian learning and inference algorithm based on Bayesian Networks Toolbox;
基于贝叶斯网络工具箱的贝叶斯学习和推理
3.
Bayesian learning is a probability method that makes optimal decision based on known probability distribution and recently observed data.
贝叶斯学习是一种基于已知的概率分布和观察到的数据进行推理,做出最优决策的概率手段。
补充资料：贝叶斯公式
贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行修正提供了有效手段。在采样之前，经济主体对各种假设有一个判断（先验概率），设为，{}。
关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后，当事人对各假设的判断(后验概率)为
关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后，当事人对各假设的判断(后验概率)为
，= 1， 2， %26#8230;， (5.5)
在实际经济生活中，信息搜寻工作不是一次就完成的。当信息搜寻进行到某一阶段，设已进行了 次采样( =1，2，%26#8230;)，此时经济主体对各假设的后验概率的认识为
=1， 2， %26#8230;， (5.6)
其中，表示在第次采样前对假设的判断，当 =1时即表示第一次采样前的先验概率，从而式(5.5)变成式(5.6)的一个特例，即，将其记为。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条