贝叶斯网络参数学习

资 源 简 介

贝叶斯网络参数学习

详 情 说 明

贝叶斯网络参数学习是从数据中估计网络中各节点条件概率分布的过程。洒水车模型是一个经典的贝叶斯网络案例，常用于教学和算法验证。

在洒水车模型中，网络通常包含几个关键节点：季节、洒水器状态、雨天情况和草坪湿润程度等。参数学习的目标就是根据观测数据来确定这些变量之间的条件概率关系。

EM算法（期望最大化算法）是处理不完全数据时常用的参数学习方法。当存在隐变量或数据缺失时，EM算法通过迭代过程逐步优化参数估计。该方法分为两个步骤交替进行：E步计算期望，M步最大化似然函数。

值得注意的是，这类经典模型的实现通常不具有独创性，因为它们主要用于教学和算法验证目的。多数实现会遵循标准的理论框架，使用成熟的数学工具和方法。将算法整合为m文件的做法是为了方便在MATLAB等环境中调用和测试。