用于学习贝叶斯网络结构的商归一化最大似然准则
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对贝叶斯网络结构学习中的问题，提出了一种新的信息论准则——商归一化最大似然准则（qNML）。与传统的归一化最大似然准则相比，qNML 具有得分等价性，且完全无需可调超参数。实验结果表明，该准则能够生成简约且准确的预测模型，具有显著的应用价值。
本研究提出商归一化最大似然准则（qNML）用于贝叶斯网络结构学习，实验证明qNML能生成简约准确的预测模型，具有应用价值。
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