共60页，来自微软实验室

Bayesian网用于数据分析和数据挖掘，其领域在于研究变量之间的依存关系，与经典统计不同，先验知识可以作为输入条件参与计算，例如，在银行信贷业务中，客户属性和数据之间的关系是什么？哪些是最基本的变量？哪个变量影响到另外一个变量？变量之间的关联如何？

Bayesian Network 是一个强大的工具。它不仅仅适应于数值数据，属性（文字）数据也可以进入计算，例如，信贷分析中，职业，喜好等等.

Bayesian Nework 可以对缺失数据进行分析，这是日常工作需要的

Bayesian Nework 可用于非监督学习和监督学习。

本文是Bayesian网非常好的一本教材，希望大家喜欢并在研究工作中受益

contents

1 Introduction

2 The Bayesian Approches to Probability and Statistics

3 Bayesian Networks

4 Inference in a Bayesian Network

5 Learning Probabilities in a Bayesian Network

6 Method in Incomplete Data

7 Learning Parameters and Structure

8 Creteria for Model Selection

9 Computation for the Margin Likehood

10 Priors

11 Search Methods

12 A Simple Example

13 Bayesian Network for Superivised Learning

14 Bayesian Network for UnSuperivised Learning

15 Learning Casual Relationship

16 A Case Study: College Plan

17 Pointer to Literature and Software

18 Acknowledge

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