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第一章 绪论1

第二章 贝叶斯网入门4

2.1 简介4

2.1.1 专家系统4

2.1.2 不确定性推理5

2.1.3 随机变量的独立性7

2.2 贝叶斯网基础8

2.2.1 贝叶斯网的概念9

2.2.2 贝叶斯网的结构12

2.2.3 贝叶斯网的参数17

2.2.4 朴素贝叶斯模型19

2.3 贝叶斯网的性质21

2.3.1 图中的独立性21

2.3.2 d-分割24

2.3.3 u-分割30

2.4 基于MATLAB的贝叶斯网络工具箱34

2.4.1 BNT中的算法函数34

2.4.2 贝叶斯工具箱的安装35

2.4.3 建立贝叶斯网络结构36

第三章 精确推理之变量消元39

3.1 变量消元算法41

3.1.1 引例41

3.1.2 消元算法44

3.1.3 图结构消元50

3.1.4 消元运算的复杂度51

3.2 变量消元顺序53

3.2.1 最大基数搜索55

3.2.2 最小缺边数搜索57

3.3 其他简化方法59

第四章 精确推理之团树62

4.1 团树的基本概念64

4.2 团树的构造66

4.2.1 三角化法构造团树66

4.2.2 消元法构造团树69

4.3 单变量后验概率74

4.4 消息传递79

4.5 团树推理83

4.6 MATLAB实现83

第五章 带有隐变量的模型学习85

5.1 基本概念85

5.2 单个隐变量模型87

5.2.1 单个隐变量模型的正则性87

5.2.2 单个隐变量模型学习算法91

5.3 分层隐变量模型93

5.3.1 无根的HLC模型94

5.3.2 HLC模型的正则性98

5.3.3 正则模型空间102

5.3.4 学习算法105

5.4 MATLAB实现112

第六章 贝叶斯网的应用113

6.1 朴素贝叶斯分类器用于文本分类113

6.2 MATLAB环境下利用朴素贝叶斯分类器诊断肺癌病人117

6.3 不平衡数据集上的Relief特征选择算法124

参考文献133