贝叶斯网络库 [英] Library for Bayesian Networks

问题描述

您好，数字打nch者

正如标题所暗示的，我正在寻找一个用于贝叶斯网络学习和推理的库.我已经找到了一些，但是我希望有个建议.

As the headline suggests, I am looking for a library for learning and inference of Bayesian Networks. I have already found some, but I am hoping for a recommendation.

快速概述中的要求:

• 最好用Java或Python编写
• (也是网络本身的)配置是a)可能的，并且b)通过代码(而不是仅通过GUI)的可能.
• 可用的源代码
• 项目仍在维护
• 功能越强大越好

您推荐哪个?

推荐答案

看看 Weka .它在我的脖子上很受欢迎……它是开源的并且用Java编写.

Have a look at Weka. It's kind of popular in my neck of the woods... It's open source and written in Java.

这将从摘要中向您介绍Weka中的贝叶斯网络:

This will tell you about bayesian networks in Weka, from the abstract:

• 贝叶斯结构学习 网络使用各种爬山 (K2，B等)和通用 (模拟退火，禁忌搜索) 算法.
• 本地分数指标 实施的;贝叶斯，BDe，MDL， 熵，AIC.
• 全球得分指标 实施的;遗漏简历，k折 简历和累积简历.
• 视情况而定 基于独立的因果恢复 可用的算法.
• 参数 使用直接估算进行估算，并 贝叶斯模型平均.
• GUI for 轻松检查贝叶斯网络.

• Structure learning of Bayesian networks using various hill climbing (K2, B, etc) and general purpose (simulated annealing, tabu search) algorithms.
• Local score metrics implemented; Bayes, BDe, MDL, entropy, AIC.
• Global score metrics implemented; leave one out cv, k-fold cv and cumulative cv.
• Conditional independence based causal recovery algorithm available.
• Parameter estimation using direct estimates and Bayesian model averaging.
• GUI for easy inspection of Bayesian networks.

这篇关于贝叶斯网络库的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！