2.-Алгоритм-идентификации-байесовской-сети.md

+Для обучения структуры байесовской сети использовался подход, основанный на жадных эвристиках. Псевдокод используемого алгоритма выглядит следующим образом:  
+![](https://github.com/Anaxagor/BN-based-synthetic-data-/blob/master/img/pseudocode.jpg)  
+
+В результате выполнения алгоритма находится такая структура сети, которая имела бы наибольшее значение оптимизируемой метрики. В качестве такой метрики был выбран информационный критерий Акаике:  
+![](https://github.com/Anaxagor/BN-based-synthetic-data-/blob/master/img/aic_formula.jpg)  
+
+В формуле метрики Theta' - оценка максимального правдоподобия для выбранной структуры G_h при имеющихся наблюдения D. За счёт слагаемого d (количество свободных параметров модели) метрика способна штрафовать найденные решения за чрезмерную сложность модели. 
\ No newline at end of file