em算法matlab代码-ssl-ctbn:基于可扩展的基于梯度的因果结构学习方法，可从嘈杂的多时程数据中学习因果结构

em算法matlab代码介绍 这是论文“从不完整数据进行连续时间贝叶斯网络的可伸缩结构学习”的配套代码[D.Linzner，M.Schmidt和H Koeppl]。 可以使用此Matlab代码运行与本文中使用的仿真类似的仿真。 安装 该代码已在MacOs 10.14.5上进行了测试。 先决条件 该代码已经过Matlab 2018b的测试 运行代码 用于运行代码的预制脚本可在文件夹“脚本”中找到。 我们提供文件“ run_ctbn_ssl.mat”和“ run_greedy_ctbn_ssl.mat”以获取我们方法的详尽而贪婪的版本。 请注意，只有贪婪的版本才能扩展到大量节点。 这两个函数都期望超参数和名称为“ params.mat”和“ data.mat”的特定格式的数据。 我们提供了一个虚拟的“ params.mat”和“ data.mat”进行说明 此外，我们提供了“ random_graph_experiment_script.m”，它可以从图3中重建数据，但这需要一些时间。 超参数 超参数将存储在“ params.mat”中，并在运行时自动加载。 它需要包含以下对象： M：内部