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Bayesian Network

贝叶斯网络在DM概率推理中的原理与实现方法

本文围绕贝叶斯网络在数据挖掘(DM)概率推理中的原理与实现方法展开。首先介绍了贝叶斯网络的基础,包括贝叶斯定理和网络结构。接着阐述了其在DM概率推理中的原理,有精确推理和近似推理两种方法。还详细说明了使用Python的pgmpy库实现贝叶斯网络推理的步骤。然后介绍了其应用场景,如医疗诊断、风险评估等。同时分析了技术优缺点以及使用时的注意事项。
Data Mining Bayesian Network Probabilistic Reasoning Python Implementation