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贝叶斯网络的因果推理关系
- 人工智能实验§贝叶斯网络的因果推理关系§ 熟悉掌握Bayes定理，学习贝叶斯网络的因果推理-artificial intelligence experiments Bayesian network causal reasoning relations mastery Bayes Theorem, learning Bayesian network causal reasoning
基于贝叶斯网络的半监督聚类集成模型
- 已有的聚类集算法基本上都是非监督聚类集成算法,这样不能利用已知信息,使得聚类集成的准确性、鲁棒性和稳定性降低.把半监督学习和聚类集成结合起来,设计半监督聚类集成模型来克服这些缺点.主要工作包括:第一,设计了基于贝叶斯网络的半监督聚类集成(semi-supervised cluster ensemble,简称SCE)模型,并对模型用变分法进行了推理求解;第二,在此基础上,给出了EM(expectation maximization)框架下的具体算法;第三,从UCI(University of Ca
FullBNT-1.0.4
- 贝叶斯网络的matlab实现。可以创建贝叶斯网络、训练模型，以及实现统计推理。这里是最新的1.0.4版-Bayesian networks to achieve matlab. Bayesian networks can be created, the training model, and the achievement of statistical inference. Here is the latest version 1.0.4
bayesnetwork
- 用k2算法从先验概率构建贝叶斯网络，实现推理，结构学习，参数学习用贝叶斯方法。-K2 algorithm using Bayesian network built from the a priori probability to achieve reasoning, structure learning, parameter learning.
Bys
- 贝叶斯网络的算法，它具有结构学习，参数学习，和推理的功能。-failed to translate
beiyesituijian
- 贝叶斯推理过程模拟过程可以推理实现过程需要编译环境-beiyestuiliguocheng tuijian tuili wuxian shijian beiyes de guocheng
inference.tar
- 贝叶斯推理的代码，建议下载，极具参考意义-Bayesian inference of code, it is recommended to download, great reference value
OpenBUGS
- 这是国外研究Gibbs采样和Bayesian推理的研究人员写的工具包软件，最新版本为V1.4.3。很适合研究机器学习及其贝叶斯推理的科研人员使用。-The BUGS (Bayesian inference Using Gibbs Sampling) project is concerned with flexible software for the Bayesian analysis of complex statistical models using Markov chain Monte
Applied_Data_Mining
- 《实用数据挖掘》 本书对面向应用的数据挖掘方法进行了清晰的阐述，包括经典的多元统计方法、贝叶斯多元统计方法、基于机器学习的数据挖掘方法和基于计算的数据挖掘方法等。介绍了数据挖掘领域中许多最新的研究成果，如关联规则、序列规则、图示马尔可夫模型、基于存储的推理、信用风险和Web挖掘等。并详细介绍了选自实际工业项目的6个应用实例，强调了数据挖掘方法的实用性。 本书主要面向计算机科学、信息管理、应用统计学和经济学等专业的高年级本科生和研究生。对实际从事海量数据分析和处理的技术人员也有很好的指导作用和
IntelligentTacticalFlight
- &基于贝叶斯网络和模糊推理 技术A实现了战场威胁级别及其相对重要性程度的综合评估&利用模型预测控制的滚动优化和在线校正原理A实现了 飞机在线飞行路径规划&建立了路径规划代价函数中加权因子的智能化分配方法A进而实现了威胁评估与路径规划 之间的集成A使得路径规划系统能够自适应战场态势的动态变化.-koorow&E}8k w$lrm}nz$pkzz8zzn8omp$lm}l8km 8y8 ko|l8 kmry8rnj$lmkos8kl88zmk9 rz}8|9kz8|$ouk{8zrko
MLNB
- 一个不错的贝叶斯网络代码，可实现贝叶斯网络的训练，推理和预测。-A good Bayesian network code, enabling the training of Bayesian networks, inference and prediction.
mytfr
- 这是人工智能不确定性推理中贝叶斯方法的程序，是用VC++做的。由于是学生实验，所以比较简单。-It is the uncertain reasoning in artificial intelligence--Bayesian approach procedure 。I s done with VC++. As is the student experiment, it is more simple.
LSSVM
- 最小二乘支持向量机工具箱1.6版。含稳健回归和贝叶斯推理，功能强大。-LS-SVM Toolbox version 1.6. With robust regression and Bayesian inference, and powerful.
bayesian-belief-networks-master
- 方便进行贝叶斯网络的学习与推理,提供了多种方便好用的API(learning and reasoning based on Bayesian network)
bayesClassifier
- 基于贝叶斯网络推理相关算法，处理灰度图像(Bias reasoning algorithm)
matlab_infer_bayes
- matlab实现贝叶斯网络推理的一些信息，包括FullBNT包(Matlab implements some information about Bayesian network inference, including FullBNT packages)
banjo.2.0.1
- 贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型，所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很大的优势，在多个领域中获得广泛应用。(Bias network is a probabilistic network, which is a graphical
BYS14
- 贝叶斯推理Bayesian modeling and inference for generalized linear models, accelerated life failure models, Cox regression models and piecewise exponential mode(Bayesian modeling and inference for generalized linear models, accelerated life failure models,
BN例子
- 贝叶斯网络应用的一个例子，吸烟患病模型 1建立贝叶斯网络结构并制定条件概率表 2画出建立好的贝叶斯网络 3输入证据,进行推理 4显示推理结果(An example of a Bayesian network application, the smoking model 1 Establish a Bayesian network structure and establish a conditional probability table 2 draw a well-establis
StructureLearningLibraries-master
- 贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点.。一个贝叶斯网络是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),由代表变量结点及连接这些结点有向边构成(Bayesian network, also known as belief network, is an extension of Bayes method and one of the most effec