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內容簡介： 　《贝叶斯网络学习及数据分类》针对大数据网络的结构学习，提出基于条件独立测试的学习贝叶斯网络框架的算法，研究了马尔可夫等价祖先图的共性，提出祖先图的小本质图的概念，还研究了马尔可夫等价的有向祖先图的转化问题，并针对数据分类问题，构建一个贝叶斯网络分类器模型，提出的算法精度高，分类效果好。同时，《贝叶斯网络学习及数据分类》还研究了k-*近邻分类器的k值选择问题，建立了快速寻找K值的搜索策略，并保证模型具有留一分类精度。 《贝叶斯网络学习及数据分类》可作为相关科研工作者学习、研究的参考用书。

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