| 因果图结构的学习 |
| |
| 引用本文： | 王洪春. 因果图结构的学习[J]. 微电子学与计算机, 2009, 26(7) |
| |
| 作者姓名： | 王洪春 |
| |
| 作者单位： | 重庆师范大学,数学与计算机科学学院,重庆,400047 |
| |
| 基金项目： | 重庆市教委科学技术研究项目，运筹学与系统工程重庆市市级重点实验室;重庆高校创新团队建设计划 |
| |
| 摘 要： | 给出了一种利用巳知数据样本集,自动构造因果图的结构的学习算法,该算法以最小描述长度评分函数(MDL)为评价准则,这种学习算法对数据不需要任何先验假设,可以学习任意结构的因果图,同时兼顾学习出的因果图结构的精确性和复杂性,实验结果显示了算法的有效性和可行性.
|
| 关 键 词： | 因果图 最小描述长度评分函数 机器学习 |
The Learning on Causality Diagram Structure |
| |
| WANG Hong-chun. The Learning on Causality Diagram Structure[J]. Microelectronics & Computer, 2009, 26(7) |
| |
| Authors: | WANG Hong-chun |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
