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This complete matlab for neural network

发信人: brazil (rainbow), 信区: DataMining
标  题: 贝叶斯网络问题
发信站: 南京大学小百合站 (Thu Oct 31 11:33:05 2002)

参数θi指什么?

是不是指θijk=p(xik | Paij，θi，Sh )  θi=((θijk)k=2ri) j=1qi  θs=(θ1，θ2
，…，θn)(由于无法显示上标，具体公式可参见史忠植《知识发现》P189)
贝叶斯参数学习就是对于给定的网络结构Sh和随机样本D，计算参数的后验概率p(θs | D
，Sh)，以此作为θs的先验概率代入上式，求得变量x的联合概率分布，修正参数估计，如
此循环。当然，这里要给出参数θs的初始先验分布，一般的，设θij满足先验Dirichlet
分布。

因此，θi能否被认为是变量x的一个参数估计呢？


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※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 210.78.144.40]