The complex Bayesianlearner as impl

The complex Bayesian
learner as implemented by Hugin attempts to learn
the structure of the network by looking at the correlation
between the attributes. Once the structure has
been determined data can then be used to determine
the node probability tables. The strength of a correlation
required to trigger the joining of two nodes can
be adjusted.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทฤษฎีซับซ้อนผู้เรียนที่ดำเนินการ โดย Hugin พยายามเรียนรู้โครงสร้างของเครือข่ายโดยความสัมพันธ์ของการระหว่างแอททริบิวต์ เมื่อมีโครงสร้างการกำหนดข้อมูลสามารถถูกใช้เพื่อกำหนดตารางความน่าเป็นโหน ความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์เพื่อทริกเกอร์การรวมของสองโหนดสามารถปรับปรุง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คชกรรมซับซ้อน
ผู้เรียนเป็นดำเนินการโดย Hugin พยายามที่จะเรียนรู้
โครงสร้างของเครือข่ายโดยดูที่ความสัมพันธ์
ระหว่างคุณลักษณะ เมื่อโครงสร้างได้
รับข้อมูลที่กำหนดนั้นจะสามารถใช้ในการกำหนด
ตารางน่าจะเป็นโหนด ความแข็งแรงของความสัมพันธ์
ที่จำเป็นในการก่อให้เกิดการเข้าร่วมของสองโหนดสามารถ
ปรับได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ดำเนินการโดยผู้เรียนเป็นแบบ

hugin ความพยายามที่จะเรียนรู้โครงสร้างของเครือข่าย โดยดูความสัมพันธ์
ระหว่างแอตทริบิวต์ เมื่อกำหนดโครงสร้างได้
ข้อมูลจากนั้นจะสามารถใช้เพื่อตรวจสอบความน่าจะเป็น
โหนดตาราง ความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์
ต้องเรียกรวมสองโหนดสามารถ
ถูกปรับ