作者：胡雨; 陈雪东叶斯网络mcmc算法建议概率结构学习不平衡数据
摘要：针对贝叶斯网络结构学习中的MCMC(马尔科夫链蒙特卡洛)算法,提出一种新的建议分布(概率)以改进其中的Metropolis-Hastings(MH)算法,使其相应的MCMC算法提升了贝叶斯网络结构学习的收敛速度.同时,将新的算法应用于携程网房型产品的用户行为数据集,即一个有监督的不平衡分类问题,最后将分析结果与随机森林、logistic回归方法相对比.实验结果表明,新的MCMC实现图模型具有较好的预测效果.
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