Learning Bayesian network from data

Learning Bayesian network from data is a research field with decades of history. We carried out a comprehensive comparative survey on BN learning algorithms [13], out of more than 50 learning algorithms, Max-Min-Hill-Climbing (MMHC) [14] and Three-Phase Dependency Analysis Algorithm (TPDA) [15] are shown to have superior learning accuracy and robustness against noise.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทฤษฎีการเรียนรู้เครือข่ายจากข้อมูลเป็นเขตข้อมูลวิจัยกับประวัติศาสตร์ เราดำเนินการสำรวจเปรียบเทียบครอบคลุมในพันอัลกอริทึม [13], จาก 50 กว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้การเรียนรู้ แสดงห้องเรียนความถูกต้องและเสถียรภาพต่อสัญญาณรบกวนสูงสุดต่ำสุดเขาปีน (MMHC) [14] และ 3 เฟสอ้างอิงการวิเคราะห์อัลกอริทึม (TPDA) [15]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเรียนรู้เครือข่ายแบบเบย์จากข้อมูลที่เป็นเขตที่มีการวิจัยมานานหลายทศวรรษของประวัติศาสตร์ เราดำเนินการสำรวจเปรียบเทียบที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ BN ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ [13] ออกจากกว่า 50 ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ Max-Min-ฮิลล์ปีนเขา (MMHC) [14] และสามเฟสพึ่งพาการวิเคราะห์อัลกอริทึม (TPDA) [15] เป็น การแสดงที่มีความถูกต้องในการเรียนรู้และความทนทานที่เหนือกว่ากับเสียงรบกวน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คชกรรมเครือข่ายการเรียนรู้จากข้อมูลที่เป็นสนามวิจัย กับทศวรรษของประวัติศาสตร์ เราทำการสำรวจอย่างละเอียดโดย BN อัลกอริทึมการเรียนรู้ [ 13 ] ออกมากว่า 50 อัลกอริทึมการเรียนรู้ แมกซ์มินปีนฮิลล์ ( mmhc ) [ 14 ] และสามเฟสการวิเคราะห์ขั้นตอนวิธีการพึ่งพา ( คณะกรรมการ ) [ 15 ] จะถูกแสดงให้มีการเรียนรู้ที่เหนือกว่าความถูกต้องและความทนทานต่อสัญญาณรบกวน