【摘 要】
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近年来,在计算机领域的研究中,图模型的研究取得了令人瞩目的进展,其中最具代表性的便是贝叶斯网络,其作为一种描述、学习、推理计算复杂条件下概率分布的决策性工具,在医学
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近年来,在计算机领域的研究中,图模型的研究取得了令人瞩目的进展,其中最具代表性的便是贝叶斯网络,其作为一种描述、学习、推理计算复杂条件下概率分布的决策性工具,在医学、生物信息学、工程学等许多领域得到了广泛的应用,许多我们所熟知的工具,如隐马尔科夫模型、马尔科夫场等,都随着贝叶斯网络的发展走进了人们的视野。本文着重讲述了贝叶斯网络当前的研究进展,并详细论述了与之有关的推理学习算法。
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