隐结构模型学习-贝叶斯网络简介
隐结构模型学习
隐变量是取值未被观察到的变量。通过数据分析：
1 隐变量的个数
2 隐结构
3 隐变量的势
4 模型参数
方法：基于评分函数的爬山法
G是一个隐变量模型，D是一组数据。 是G的参数的某一个最大似然估计， 是G的有效维数。
隐变量势学习爬山算法
隐结构学习双重爬山算法
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