bayesian-network-learning:使用期望最大化学习贝叶斯网络参数

上传者: 42128315 | 上传时间: 2023-05-22 18:06:09 | 文件大小: 1.84MB | 文件类型: ZIP
贝叶斯网络参数学习 课程项目-COL884(Spring'18):人工智能的不确定性 创作者:Navreet Kaur [2015TT10917] 客观的: 警报贝叶斯网络给定数据的贝叶斯参数学习,每行最多有一个缺失值。 使用的算法: 期望最大化 目标: 这项任务的目的是获得学习贝叶斯网络的经验,并了解它们在现实世界中的价值。 设想: 医学诊断。 一些医学研究人员创建了贝叶斯网络,该网络对(某些)疾病和观察到的症状之间的相互关系进行建模。 作为计算机科学家,我们的工作是根据健康记录来学习网络的参数。 不幸的是,在现实世界中,某些记录缺少值。 我们需要尽力计算网络参数,以便以后可以将其用于诊断。 问题陈述: 我们得到了由研究人员创建的贝叶斯网络(如BayesNet.png所示),注意此处对八种诊断进行了建模:血容量不足,左心衰竭,过敏React,镇痛不足,肺栓塞,插管,弯管和断线。

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