贝叶斯网缺值数据参数学习

资 源 简 介

贝叶斯网缺值数据参数学习

详 情 说 明

贝叶斯网络在存在缺失数据情况下的参数学习是一个经典问题。以草地潮湿原因为例，当观测数据有10%缺失时，参数学习需要特殊处理。

草地潮湿模型通常包含三个变量：是否下雨、洒水器是否开启以及草地是否潮湿。每个变量都是二元的，表示发生或不发生。当10%的数据缺失时，传统的最大似然估计方法不再适用。

处理缺值数据的常用方法是期望最大化(EM)算法。EM算法通过迭代方式处理缺失数据： E步骤：基于当前参数估计，计算缺失数据的期望 M步骤：使用完整数据(观测数据和填充的期望)更新参数估计

这个迭代过程会不断改进参数估计，直到收敛。对于草地潮湿模型，算法会考虑各种可能的缺失情况，如只缺失降雨数据，或同时缺失洒水器和潮湿数据等不同组合。

实际应用中，10%的缺失率相对较低，EM算法通常能给出较好的参数估计。但需注意，缺失机制会影响结果质量。如果缺失是完全随机的，估计会更可靠；若缺失与某些变量相关，可能需要更复杂的处理。