Байесовские сети являются великолепным инструментом для классификации при выполнении интеллектуального анализа данных. Но построение Байесовской сети по обучающим данным является NP-трудной задачей. В статье предлагается эвристический метод построения Байесовских сетей, основанный на использовании обоюдной информации между всеми вершинами, а в качестве оценочной функции, на каждой итерации алгоритма обучения, можно использовать значение описания минимальной длины. Для вычисления ошибки обучения предложено использовать формулу структурной разности. Приведены основные определения и соответствующие иллюстративные примеры
байесовская сеть, машинное обучение, принцип минимальной длины описания (омд), обоюдная информация, эвристический метод обучения