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通过介绍统计关系学习方法Markov逻辑网的理论模型和参数学习方法，提出一种基于后验概率的参数估计方法，该方法采用正态先验分布，用伪似然概率替代似然概率，通过最大化伪后验概率来学习模型参数．实验结果表明，该方法能够有效地学出模型参数，且所得模型推理能力优于现有的参数学习方法．
基于后验概率的Markov逻辑网参数学习方法
【摘 要】
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通过介绍统计关系学习方法Markov逻辑网的理论模型和参数学习方法，提出一种基于后验概率的参数估计方法，该方法采用正态先验分布，用伪似然概率替代似然概率，通过最大化伪后验概率
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2006年6期
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