贝叶斯网络(BN)是一种利用概率模型处理不确定性的图形化工具,在数据挖掘和机器学习中有着广泛的应用。它由节点和边组成,节点代表随机变量,边表示变量间的条件概率关系。贝叶斯网络通过先验知识推断未知事件的概率,支持因果关系推理和动态行为捕捉。建模过程包括确定网络结构和节点参数设定,应用于分类、预测、异常检测和逆向推理等领域。文件“贝叶斯网络算法及建模应用”详细介绍了其应用方法和实际案例,是提升数据分析和决策制定能力的重要资源。
贝叶斯网络在数据分析中的创新应用
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