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这个SAMC的运行是根据玻尔兹曼分布的。 对抽样空间进行分割几个区域，这个区域是不相交的，这个操作是使用的人分的 在抽样空间上定义一个非负的函数 SAMC从每个有预先设定好概率的分区中取样，这个目的是为了防止局部的最小化。 假如有一个抽样， 定义一个m维的向量，他是每个分区的一个期望抽样频率。 还要定义一个增益因子序列 然后定义一个每个分区的标签 定义一个抽样中MH核心的一系列紧凑
就是在传说中的后验分布中，选取一个马尔可夫链，同时这个后验分布是一个稳定的分布，先验分布选用了狄立克莱分布 如何将这个MCMC应用到贝叶斯网络的构造上？先得一个贝叶斯网络如下： 首先根据各节点的条件独立性，构造一个无向图，根据互信息进行计算 然后确定边的方向 然后将这个图图做为马尔可夫链初始状态，使用MH算法在不产生环的情况下，进行改练弧的操作，根据接受率，来得到下个状态。
基于离散型贝叶斯网络的模型平均的预测 目录和 ）我们扩展2计算能够被重新产生通过一个单一的网络结构MA）我们显示了，对于这类朴素模型，对一定数量的变量计算4)除获得精确预测的训练问题以外，我们的技术是来自一个分析方面的兴趣。最近作为一个例子ad hoc的结论矛盾。MA预测，在第 2．以前的结论 Friedman 和 2.1 假设和标记 : ，C = {C1和一个被标记的训练
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