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发帖数: 23 | 1 在 Learning Probabilistic Relation Models(ijcai99)中，由假设
P(V)服从Dirichlet分布，P(θX.A|u)=Dir(θX.A|u|αX.A[v1,u],... αX.A[vk,u])
（其中U是父节点，V是子节点，VK是V的可能取的值）
直接得到：
P(θX.A|u|L,б,S)=Dir(θX.A|u|αX.A[v1,u]+CX.A [v1,u],... αX.A[vk,u]+CX.A
[v1
,u])
这里CX.A [Vk,u]表示在实例L中，由父节点U到子节点Vk的次数
兄弟的统计学的不怎么样，这个实在看不懂是怎么来的，哪位高人能指点一下，谢谢！ |
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