《貝葉斯網絡學習及數(shù)據分類》針對大數(shù)據網絡的結構學習,提出基于條件獨立測試的學習貝葉斯網絡框架的算法,研究了馬爾可夫等價祖先圖的共性,提出祖先圖的小本質圖的概念,還研究了馬爾可夫等價的有向祖先圖的轉化問題,并針對數(shù)據分類問題,構建一個貝葉斯網絡分類器模型,提出的算法精度高,分類效果好。同時,《貝葉斯網絡學習及數(shù)據分類》還研究了k-*近鄰分類器的k值選擇問題,建立了快速尋找K值的搜索策略,并保證模型具有留一分類精度?!敦惾~斯網絡學習及數(shù)據分類》可作為相關科研工作者學習、研究的參考用書。