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数据密集型计算环境下贝叶斯网的学习推理及应用【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

数据密集型计算环境下贝叶斯网的学习推理及应用
  • 马冯著 著
  • 出版社： 成都：西南交通大学出版社
  • ISBN：9787564345112
  • 出版时间：2016
  • 标注页数：90页
  • 文件大小：10MB
  • 文件页数：98页
  • 主题词：贝叶斯推断－研究

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图书目录

第1章 绪论1

1.1 研究背景及意义1

1.2 研究现状分析2

1.2.1 数据密集型计算的研究现状2

1.2.2 贝叶斯网的研究现状3

1.2.3 研究内容的必要性3

1.3 全书主要工作4

1.4 全书组织结构4

第2章 数据密集型计算和贝叶斯网6

2.1 数据密集型计算简介6

2.1.1 数据密集型计算概念6

2.1.2 数据密集型计算面临的挑战7

2.1.3 数据密集型计算的典型应用16

2.2 贝叶斯网简介17

2.2.1 贝叶斯网络概念17

2.2.2 贝叶斯网络学习19

2.2.3 贝叶斯网络推理20

2.2.4 贝叶斯网络的应用20

第3章 数据密集型计算环境下贝叶斯网的学习方法22

3.1 传统贝叶斯网的学习方法22

3.2 传统学习方法在数据密集型计算环境下面临的问题23

3.3 数据密集型计算环境下的贝叶斯网学习方法24

第4章 数据密集型计算环境下贝叶斯网的推理方法37

4.1 传统贝叶斯网的推理方法37

4.2 传统推理方法在数据密集型计算环境下面临的问题39

4.3 数据密集型计算环境下的贝叶斯网推理方法40

第5章 数据密集型计算环境下贝叶斯网的应用——社区发现52

5.1 问题的提出52

5.2 本方法的基本思想53

5.2.1 数据密集型计算环境下的频繁项目集融合方法54

5.2.2 数据密集型计算环境下构建基于频繁项集的基础网络56

5.2.3 数据密集型计算环境下根据构建的网络来进行社区发现62

5.3 实验模型70

5.4 实验结果及分析76

结束语77

参考文献79

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