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局部因果结构学习是发现和学习给定一个目标变量的直接原因和直接结果而无需学习一个完整因果网络的过程.目前已有算法通常由两个步骤完成:步骤1使用约束类算法利用独立性测试学习目标变量的马尔科夫毯(MB)或父子节点集(PC),但是该步骤由于受到有限的数据样本量等因素影响使得独立性测试存在一定的错误性,而导致该步骤精度通常不是很... 相似文献
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