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2013-05-23 12:21
求翻译：The quantitative part of a Bayesian belief network, the so-called parameter learning, finds dependence relations as joint conditional probability distributions among variables using cause and consequence relationships from the qualitative part and data of variables.This study used unrestricted multinomial distribution 是什么意思？ 待解决
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The quantitative part of a Bayesian belief network, the so-called parameter learning, finds dependence relations as joint conditional probability distributions among variables using cause and consequence relationships from the qualitative part and data of variables.This study used unrestricted multinomial distribution
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
贝叶斯信念网络，即所谓的参数学习的定量部分，发现依赖关系变量之间使用的原因和后果的关系从定性部分联合条件概率分布，并采用了基于赫克曼无限制多项分布variables.This研究的数据（
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2013-05-23 12:23:18
一个贝叶斯信仰网络，所谓参量学会，发现依赖性联系的定量部分作为联合条件概率发行在可变物中使用原因和后果关系从可变物定性部分和数据。这项研究使用了根据Heckerman的无限制的多项式分布(1997)。如果一个贝叶斯信仰网络被修建，灵敏度分析能够分析多少其他结影响一个具体结。
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2013-05-23 12:24:58
一个贝叶斯信仰网络，所谓参量学会，发现依赖性联系作为联合有条件概率分布在可变物之中使用起因和后果关系的定量部分从可变物定性部分和数据。这项研究使用了根据Heckerman的无限制的多项式发行 (1997年)。 如果一个贝叶斯信仰网络被修建，灵敏度分析是能分析多少其他结影响一个具体结。 敏感性由熵代表：更大的熵在结之间导致更大的影响。
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2013-05-23 12:26:38
贝叶斯信念网络，学习、 发现作为联合的条件概率分布使用的原因和后果的关系，从定性部分和数据的变量的变量之间的依赖关系的所谓参数的定量一部分。这项研究使用不受限制地的多项式分布基于 Heckerman (1997 年)。如果一种贝叶斯信念网络构造的灵敏度分析是能够分析多少特定的节点受其他节点。灵敏度由熵表示： 节点之间较大的熵产生很大的影响。
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2013-05-23 12:28:18
一个贝斯定理的信念网络，学习的所谓的参数的数量的部分，发现依赖关系联合有条件在使用来自性质上的部分和被使用的 variables.This 研究的数据的原因和结果关系的变量中的可能性分配装置根据 Heckerman 的无限制 multinomial 分配 (1997 年 )。如果一个贝斯定理的信念网络被建造，敏感分析有能力分析多少一个特定节点受其他节点影响。敏感被 entropy:a 代表节点之间的更大平均信息量产生一种更大的影响。
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