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ISSN: 2333-9721
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面向大规模数据集的贝叶斯网络参数学习算法

Keywords: 贝叶斯网络,参数学习,期望最大化算法

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Abstract:

?贝叶斯网络的学习可以分为结构学习和参数学习。期望最大化(em)算法通常用于不完整数据的参数学习,但是由于em算法计算相对复杂,存在收敛速度慢和容易局部最大化等问题,传统的em算法难于处理大规模数据集。研究了em算法的主要问题,采用划分数据块的方法将大规模数据集划分为小的样本集来处理,降低了em算法的计算量,同时也提高了计算精度。实验证明,该改进的em算法具有较高的性能。

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