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我有一个贝叶斯网络,我通过从现有数据中学习概率来了解 CPT。假设我收到一个新的数据实例。理想情况下,我不想再次使用所有数据来更新概率。
每次有新数据进来时,有没有办法增量更新现有网络的 CPT?我认为应该有,我觉得我错过了一些东西:)
维护联合概率表是最简单的,并根据需要从中重建 CPT。与 JPT 一起,记录使用了多少示例来生成它。添加第nth 个示例时,将所有概率乘以1 - 1/n,然后将概率添加1/n到新示例的关联概率。
n
1 - 1/n
1/n
如果您要大量执行此操作,则应为 JPT 中的每一行保留示例计数,而不是概率。这将减少数值漂移。