【摘 要】
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当训练数据充分时,极大似然估计方法是贝叶斯网络参数学习典型且有效的方法。但当训练数据量少且领域知识缺乏时,极大似然估计往往无法给出一致无偏的参数估计。为此,提出一
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当训练数据充分时,极大似然估计方法是贝叶斯网络参数学习典型且有效的方法。但当训练数据量少且领域知识缺乏时,极大似然估计往往无法给出一致无偏的参数估计。为此,提出一种新的贝叶斯网络参数学习方法TL-WMLE。将极大似然估计方法与迁移学习理论、样本不均衡方法相结合,解决数据量过少、领域知识缺乏时的贝叶斯网络参数学习问题。使用SMOTE-N方法构建辅助分类器,并依据协变量偏移理论,利用辅助分类器的分类结果来计算源域数据权值。采用赋权的源域数据和目标域数据构造目标域的似然函数,应用该似然函数对目标域的参数进行极大
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