为CatNetwork对象解释CatNet&#；包的cnProb输出
我是贝叶斯网络的新手。我正尝试在R中使用CatNet包，但我在理解cnProb()函数的输出时遇到了困难。例如，下面是一个新的CatNetwork对象： cnet_test
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将R包中的任何函数导入python
使用Python的rpy2库与R配合使用时，在尝试导入bnlearn软件包的功能时收到以下错误消息: # Using R inside python import rpy2 import rpy2.robjects as robjects import rpy2.robjects.packages as rpackages from rpy2.robjects.vectors import
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使用“概率"使用cpdist进行预测.作为证据
我有一个非常快速的问题，有一个简单的可重现的示例，该示例与我使用bnlearn进行预测的工作有关 library(bnlearn) Learning.set4=cbind(c("Yes","Yes","Yes","No","No","No"),c(9,10,8,3,2,1)) Learning.set4=as.data.frame(Learning.set4)
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bnlearn + Rgraphviz:自定义图时，双箭头而不是无方向的边
我正在尝试使用RGraphviz自定义通过bnlearn学习的图的图.当我有无向的边时，当我尝试自定义图形的外观时，RGraphviz会将它们变成两个方向的有向边. 可重现的示例可能是: set.seed(1) x1 = rnorm(50, 0, 1) x2 = rnorm(50, 0, 1) x3 = x2 + rnorm(50, 0, 1) x4 = -2*x1 + x3 + rn
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BNlearn R错误“变量Variable1必须至少具有两个级别."
尝试使用BNlearn创建BN，但我不断收到错误消息； Error in check.data(data, allowed.types = discrete.data.types) : variable Variable1 must have at least two levels. 这给我每个变量带来的错误，即使它们都是因素，并且具有多个级别，如您所见-在这种情况下，我的变量“模型"具
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R bnlearn内部函数评估
我正在R中使用bnlearn包来训练贝叶斯网络.我对以下代码(稍作修改的bnlearn示例代码)感到烦恼: library(bnlearn) data(learning.test) fitted = bn.fit(hc(learning.test), learning.test) myfuncBN=function(){ var = names(learning.test) ob
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bnlearn :: bn.fit差异和方法"mle"的计算和“贝叶斯"
我尝试了解软件包bnlearn的bn.fit函数中的bayes和mle两种方法之间的区别. 我知道常客和贝叶斯方法在理解概率之间的争论.从理论上讲，我认为最大似然估计mle是将相对频率设置为概率的简单的频频方法.但是，要进行什么计算才能得到bayes估算值?我已经签出了 bnlearn文档，即 bn.fit函数的说明和一些我还试图通过先签出bnlearn::bn.fit，导致bnlearn:
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