基于MapReduce的贝叶斯网络算法研究参考文献

原文链接(系列):http://blog.csdn.net/XuanZuoNuo/article/details/10472219

论文:

加速贝叶斯网络:Accelerating Bayesian NetworkParameter Learning.pdf

概率论与信念传播:Axioms for probability and belief-function propagation.pdf

贝叶斯网络在知识发现中的应用:bayesian_networks_for_knowledge_discovery.pdf

基于期望最大化的贝叶斯网络参数学习:MapReduce for Bayesian Network Parameter Learning using the EM Algorithm.pdf

贝叶斯网络评分准则:MDL-贝叶斯网络评分准则对MMHC算法学习效果的影响 .pdf

概率图模型的原理与技术:Probabilistic graphical models principles and techniques.pdf

信度传播与本地计算:Propagating belief functions with local computations.

使用matlab来实现贝叶斯网络的:如何使用贝叶斯网络工具箱.pdf

书籍:

《hadoop权威指南》 清华大学出版社周敏奇 王晓玲 金澈清 钱卫宁

《数据挖掘概念与技术》 机械工业出版社 data mining concepts and techniques second edition

《模式识别——原理方法及应用》 清华大学出版社 j.p.marques de sa 著 吴逸飞 译

《数据挖掘导论》 人民邮电出版社 pang-ning tan Michael Steinbach vipin kumar 著 范明 范宏建 译

HADOOP:

HADOOP权威指南++中文版.pdf

Hadoop实战中文版.pdf

Hadoop源代码分析(完整版).doc

扩展:

基于MapReduce的海量数据挖掘技术研究:http://www.docin.com/p-438528762.html

       [期刊]基于MapReduce的海量数据挖掘技术研究:http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=10377&cid=28 见同一目录

       MapReduce Simplified Data Processing on Large Clus:http://www.doc88.com/p-318622491054.html

       谷歌三大核心技术(一)Google File System中文版 :http://www.open-open.com/lib/view/open1328763454608.html

       谷歌三大核心技术(二)Google MapReduce中文版 :http://www.open-open.com/lib/view/open1328763069203.html  csdn上面的为:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7244981

       谷歌三大核心技术(三)Google_BigTable中文版:http://www.open-open.com/lib/view/open1328763508092.html

考虑到文档的知识产权问题,就不共享出文件。

上一篇:MapReduce教程(一)基于MapReduce框架开发<转>


下一篇:mvc路由,mvc区域