【摘 要】
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当数据存在缺值时，通常应用EM算法学习贝叶斯网络．然而，EM算法以联合似然作为目标函数，与判别预测问题的目标相偏离．与EM算法不同，CEM（Conditional Expectation Maximum）算法直接以条
【机 构】
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山东建筑大学管理工程学院,国防科技大学信息系统与管理学院
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当数据存在缺值时，通常应用EM算法学习贝叶斯网络．然而，EM算法以联合似然作为目标函数，与判别预测问题的目标相偏离．与EM算法不同，CEM（Conditional Expectation Maximum）算法直接以条件似然作为目标函数．研究了判别贝叶斯网络学习的CEM算法，提出一种使得CEM算法具有单调性和收敛性的Q函数．为了简化计算，在CEM算法的E步，应用Q函数的一种简化形式；在CEM算法的M步，应用梯度下降法的一次搜索结果作为最优值的近似．最后，在UCI数据集上的实验结果表明了CEM算法在判别贝叶斯
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