bayesian-networks

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    java是貝葉斯信仰網絡框架的替代品 - Infer.NET? 如果它是可擴展的(在線學習大數據集),支持良好(自2010年以來最後更新)以及開放源代碼並且易於編寫網絡結構,則更好。因此Infer.NET的所有功能。

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    我在我的小項目中遇到了一些問題,我希望在這裏有人能夠幫助我! 我打算使用貝葉斯網絡作爲決策的因素在我的遊戲AI,我想,以改進的每一步的決定,任何人都知道該怎麼做? 任何教程/現有的實現將非常好,我希望你們中的一些人可以幫助我。 我聽說這個社區的程序員爲撲克遊戲AI做了很好的實現。我打算像他一樣使用它,但在另一個撲克(德克薩斯州)或Rentz。 尋找C/C++或c#或java代碼。 謝謝, 邁克

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    我聽說過這個算法,但是這個算法很適合與Bayesian Belief網絡一起使用嗎? Hugin基於此,我正在尋找關於此算法的書/文章。

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    我想了解貝葉斯網絡。我有一個數據文件,它有10個屬性,我想要獲取這個數據表的混淆表,我想我需要計算所有字段的tp,fp,fn,tn。這是真的嗎?如果這是我需要做的貝葉斯網絡。 真的需要一些指導,我迷路了。

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    我正在試圖制定一個算法,以找出消除小貝葉斯網絡(由DAG表示)中節點的最有效排序。所有節點都是布爾型的,並且可以採用兩種可能的狀態,除了沒有後繼節點的節點(這些節點必須具有單個觀測值;否則將它們邊緣化與刪除它們相同)。 我原來的計劃是,我會遞歸地選擇一個沒有剩餘前輩的剩餘變量,並且對於它的每個可能狀態,通過圖表傳播值。這將導致所有可能的拓撲排序。 給定拓撲排序,我想找到邊緣化的代價。 例如,該曲線

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    我在尋找在iphone上工作的貝葉斯網絡庫。 任何提示?

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    如果我理解正確,都使用貝葉斯定理生成非循環圖並根據每個節點應用的函數計算百分比。 有什麼區別?

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    我在貝葉斯網絡上實現信賴傳播的聯結樹算法。我用三角形化圖形掙扎了一下,所以可以形成結合樹。 我知道找到最佳的三角測量是NP完全的,但是您能否指出一個通用算法,該算法對相對簡單的貝葉斯網絡產生了「足夠好」的三角測量? 這是一個學習練習(愛好,而不是家庭作業),所以我不太關心空間/時間複雜性,只要算法在給定任何無向圖的情況下生成三角圖。最終,我試圖瞭解確切的推理算法如何工作,然後我甚至嘗試做任何類似的

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    我有一個關於貝葉斯網絡的基本問題。 讓我們假設我們有一個引擎,與 1/3概率可以停止工作。 我將把這個變量稱爲ENGINE。 如果停止工作,那麼你的車 不起作用。如果發動機是 工作,那麼你的車會工作9​​9% 的時間。我會打這個CAR。 現在,如果你的車是舊的(舊), ,而不是不工作的時間的1/3,你的發動機將停止工作 1/2的時間。 我被要求先設計網絡,然後分配與該表相關的所有條件概率。 我說這

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    我是一名在實習項目中工作的學生,我們使用貝葉斯網絡來預測一組給定的離散父變量的可能結果。我們現在打算使用人工神經網絡做任務。因此,任何人都可以幫助我解決貝葉斯網絡和人工神經網絡之間的相似點和差異嗎?任何有關如何進行遷移的建議都會有所幫助。 感謝