bayesian-networks

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我想在R中使用bnlearn包中的模型來做分類器預測，但對於某些數據集，某些變量值（級別）很少見，這意味着測試數據分區可能並不具有所有的值對於數據文件中表示的變量。當使用預測（）與這種類型的數據集，類似於返回以下的錯誤消息的BN模型：：在check.data（數據）：變量V3具有水平即在數據中沒有觀察到。我想類似這裏的方法模型來重置等級： Error in bn.fit predict f

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用Java對象進行貝葉斯網絡推理（Banjo疑難解答）

希望這是相關的。我目前使用Banjo來創建一個網絡，但我一直在得到這個編程錯誤:(後處理）後處理無法繼續，因爲我們無法處理高分網絡。任何人都可能對此有所瞭解？數據集相對較小（30個變量和9個觀測值）並進行離散化處理。謝謝！

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Bnlearn：預測多節點值

我使用的是R-包「bnlearn」用貝葉斯網絡我已經建造工作： bn.gs <- gs(x = dat, cluster = NULL, whitelist = wl, blacklist = bl, test = NULL, alpha = 0.05, B = NULL, debug = FALSE, optimized = TRUE, strict = FALSE, undirected =

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幼稚bayes預測分數

我有100個學生的四節課的數據集（例如，課a，課b，課c，課d），讓我們想象這個等級與課程的等級相關聯。我想通過那四年級來實現樸素貝葉斯預測成績課f，但我不知道如何使用輸入。我讀了樸素貝葉斯垃圾郵件檢測，並在此，每個字的可能性計算。但是對於等級我不知道我必須計算的可能性。我已經嘗試過垃圾郵件，但是對於這個例子，我只有四個名字（每個課程）

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貝葉斯網絡中一個節點的條件概率修改（R代碼）

在估計了貝葉斯網絡中的條件概率後，我問了一個節點的概率（「Inlet_gas_total_pressure」）如下;節點Inlet_gas_total_pressure（多項分佈）條件概率表的 bn.mle.before$"Inlet_gas_total_pressure" 參數： no yes 0.843127 0.156873 bn.mle.before$"Inlet_gas_

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使用bnlearn包從貝葉斯網絡中刪除節點

我使用bnlearn構建了一個網絡，但是有一些節點沒有到另一個節點的邊，所以我想刪除它們。是否有命令從bn對象中刪除特定節點？

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親和力傳播的二元方法

我正在實施Binary Variable Model for Affinity Propagation並對其有疑問。我可以理解大部分算法，並讓我的實現工作，但我不明白爲什麼不需要爲消息發送兩個值，爲什麼在添加傳入消息後，正值對應於一個，負值爲零。感謝

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如何從原始數據創建libpgm離散貝葉斯網絡CPD /數據文件

我想在python中使用libpgm庫創建貝葉斯網絡。文檔（http://pythonhosted.org/libpgm/#documentation）提供瞭如何使用該庫的詳細信息，前提是網絡結構和參數已經學習完畢。但是，我無法弄清楚如何爲網絡創建輸入字典（http://pythonhosted.org/libpgm/unittestdict.html）。目前，我只有變量和觀測格式的原始數據。我應

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更新置信度分佈賦予了measurment

如果給出：，機器人傳感器檢測的對象的概率分佈，因爲它是在一個位置P（Z | X）。先驗概率，該機器人是在任何位置由機器人傳感器作出的實際觀察，並要求以更新給定這一觀察的概率分佈，用什麼方法將一個使用？，我不知道我是否應該使用貝葉斯過濾器，卡爾曼濾波，或者如果我在思考這個問題。爲例：如果機器人可沿所述數字線1-7移動，以在x = 4站立輪詢。機器人可以分辨輪詢是在其左側，右側還是前方（

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如何在jung庫中使用DirectedSparseVertex（）？

我是剛接觸jung庫的人，我正在嘗試創建一個新的頂點並仔細遵循jung教程（這裏是：http://jung.sourceforge.net/doc/manual.html#start）。但是，當我嘗試使用它時，我的eclipse IDE無法識別DirectedSparseVertex類或DirectedEdge類。我想知道如果我錯過了導入或什麼？但這是我的代碼。希望你們能幫忙。 import ja