初步学习贝叶斯网络，发现绝大部分的资料都没有提及网络的更新及调整。求教有无更新贝叶斯网络的方法（函数或算法等），可以达到根据节点概率对有向图进行节点的增删操作后形成新的网络结构的目的？
3条回答
threenewbee 2018-12-09 15:43关注https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_network
看其中 Structure learning解决 无用评论 打赏举报
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- 2018-11-30 08:47回答 4 已采纳 这个根据经验来的，有时候用随机，但是也有用正态分布作为初始值的。
- 2022-04-06 10:05回答 2 已采纳 模型就是一堆参数，可以理解为算法中的变量；算法是一堆数学公式，这些公式使用模型中的参数作为变量值来进行计算，以达到预测或分类功能。算法分为训练和预测两个部分，训练算法用训练数据来构建模型，预测算法用模
- 回答 2 已采纳 贝叶斯模型是一种基于概率的统计分析模型，用它可以构造单层的置信网络。 卷积神经网络的特点是，在简化神经元连接的情况下，只有相邻的神经元的连结性被保留，所以适合图像识别这样的在几何上相邻坐标点存在局部
- 2022-08-24 16:09「已注销」的博客 神经网络是一种能适应新环境的系统，它针对过去经验(信息)的重覆学习，而具有分析、预测、推理、分类等能力，是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统，比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非...
- 2023-04-01 12:12回答 2 已采纳 当我们对时间序列进行结构断点检测时，我们通常会考虑使用贝叶斯方法。在这种方法中，我们使用一个先验概率分布来描述我们对结构断点个数的先验知识，然后通过观测数据来更新我们对结构断点个数的后验概率分布。最终
- 2023-03-17 15:58回答 3 已采纳 该回答引用ChatGPT，希望能对你有帮助，你试试看看能不能解决问题以下是一个简单的 C 语言实现，该程序根据输入的关键词和训练数据，使用朴素贝叶斯算法判断一封邮件是否为垃圾邮件。 #include
- 2022-11-11 15:57回答 2 已采纳 贝叶斯理论是机器学习中一个核心方法，它由英国数学家托马斯贝叶斯在1763年发表的一篇论文中首先提出这个定理。贝叶斯定理是用来度量不确定性事件的，比如今天下雨概率，是一种概率模型。 在介绍贝叶斯理论之前
- 2019-06-30 20:54guotianqing的博客 人工智能诞生于1950年代，深度学习是机器学习的一个特定子领域:从数据中学习表示的一种新方法，强调学习越来越有意义的表示的连续层（layers）。 深度学习将数据中高层次化的模式建模成复杂的多层网络，需要进行大量...
- 2022-02-09 10:27回答 1 已采纳 您可以参考https://blog.csdn.net/FRIGIDWINTER/article/details/115404656?spm=1001.2014.3001.5502我在其中进行了推导。此
- 2022-05-02 08:39回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_56516468/article/details/121419055https://www.csdn.net/tags/MtjakgxsNDk
- 2022-08-09 21:12回答 3 已采纳 看了一下源码，确实只支持1d
- 2020-09-21 18:01SophiaCV的博客 点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货在右上方···设为星标★，与你不见不散计算机视觉联盟笔记作者：王博Kings、Sophia本文内容概述一些王博Kings总结的一些常用的...
- 2021-12-25 13:29回答 1 已采纳 一般用到是朴素贝叶斯方法，朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法，详细可以参考：https://blog.csdn.net/weixin_44020827/article/det
- 2017-02-10 15:18AndrewLee_的博客 （3）直推学习与半监督学习一样不需要人工干预，但是主动学习中学习算法主动地提出要对哪些数据进行标注，之后我们要将这些数据送到专家那里让他们进行标注。 自训练 self-training算法: 有两个样本...
- 2019-04-18 22:39大道上的头陀的博客 本博客只用于自身学习，如有错误，虚心求教！！！ 简介 正则化其实就是在原来的问题的基础上，加以某种限制或约束，让原来的问题能够达到某种目的。机器学习和深度学习中正则化则是防止模型过拟合（训练误差...
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