贝叶斯网络学习算法――k2算法

贝叶斯网络的提出就是要解决这个问题。它把复杂的联合概率分布分解成一系列相对简单的模块，从而大大降低知识获取和概率推理的复杂度，使得可以把概率论应用于大型问题。

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一本详细解释贝叶斯网络的入门书，很多定理有详细证明且有比较好的例题解析，值得一读。

贝叶斯信念网络在数据分析和挖掘中的应用和相关问题的分析

朴素贝叶斯分类假定类条件独立，即给定样本的类标号，属性的值相互条件独立。这一假定简化了计算。当假定成立时，与其它所有分类算法相比，朴素贝叶斯分类是最精确的。然而，在实践中，变量之间的依赖可能存在。贝叶

贝叶斯网络总结介绍什么是贝叶斯网络总结，工程上怎么应用贝叶斯网络

全概率分布可以回答相关领域的任何问题，但随着变量数目的增加，全概率分布的联合取值空间却可能变得很大。另外，对所有的原子事实给出概率，对用户来说也非常困难。若使用Bayes规则，就可以利用变量之间的条件

很好的贝叶斯网络的文献，介绍相应的用于可靠性分析设计的文献

大致讲解的是贝叶斯网络模型，以及其基本的学习模式，并且添加了基本的应用方法。

贝叶斯网络