贝叶斯方法的再认识

贝叶斯信度网络学习算法的性质

Properties of Bayesian Belief Network Learning Algorithms

贝叶斯信念网络学习算法有三个基本组成部分：网络结构和数据库的测量，选择要考虑的网络结构的搜索启发式，以及从数据库估计概率表的方法。本文对这三个主题都有贡献。库珀和Herskovits和最小描述长度（MDL）措施的贝叶斯措施的行为进行了比较，就其性质的限制大小和有限大小的数据库。结果表明，MDL措施比贝叶斯措施时，要学习的分布具有更理想的属性。研究表明，选择具有某些极小性属性的信念网络是NP难的。这个结果证明了使用搜索算法而不是精确算法来选择要考虑的网络结构是合理的。在某些情况下，一个信念网络的集合可以用一个信念网络来表示，这导致了一种新的概率表估计，称为平滑。我们认为，平滑可以有效地实现将其纳入搜索启发式。实验结果表明，平滑的信念网络的学习概率是有帮助的。