1) Bayesian spanning tree
扩张树
1.
Using the Kruskalthe algorthim,a simple Bayesian network-Bayesian spanning tree with the maximum log-liklihood is constructed.
利用 Kruskal 算法构造了一种简单的贝叶斯网络—贝叶斯扩张树,使它具有最大对数似然值。
2) tree expansion process
树扩张过程
3) multi tree expansion process
多树型扩张过程
1.
Yu (1996) by introducing the concept of multi tree expansion process.
通过引入多树型扩张过程的概念，推广了Ｓｈｉ，Ｄ。
4) tree-augmented Naive Bayes
树扩张型贝叶斯
5) Poisson minimal spanning tree
Poisson最小扩张树
6) tree augmented naive bayes
树扩张型朴素贝叶斯
1.
Via the analysis of the structure of naive bayes classifiers and tree augmented naive bayes classifiers,a new method describing the dependence among attributes is presented.
通过分析朴素贝叶斯分类器与树扩张型朴素贝叶斯(TAN)分类器,提出了一种新的属性依赖度量方法,并依此对TAN分类器的构造方法进行了改进。
补充资料：极大扩张和极小扩张
极大扩张和极小扩张
maximal and minimal extensions
极大扩张和极小扩张匡.习的司出目.公油抽lex妇心.旧;MaKcl.Ma刀‘.oe H Mll.”M田.妇oe PaC山一Pe皿朋] 一个对称算子(s笋nr贺苗c opemtor)A的极大扩张和极小扩张分别是算子牙(A的闭包，(见闭算子(cfo“月。详mtor”)和A’(A的伴随，见伴随算子(呐。int opera.tor)).A的所有闭对称扩张都出现在它们之间.极大扩张和极小扩张相等等价于A的自伴性(见自伴算子(义休.adjoint operator))，并且是自伴扩张唯一性的必要和充分条件.A.H.J’Ior朋oB，B.c.lll户、MaR撰
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参考词条