高斯消元java源码-py-bbn:使用聚类树(PPTC)中的概率传播和Gibbs采样在贝叶斯信念网络中进行推理

高斯消元java源码 PyBBN PyBBN 是贝叶斯信念网络 (BBN) 的 Python 库，它使用簇树 (PPTC) 中的概率传播或概率传播进行精确推理。 实现直接取自 . 在此 API 中，PPTC 应用于具有所有离散变量的 BBN。 在处理具有所有高斯变量（或高斯信念网络，GBN）的 BBN 时，通过操作均值和协方差矩阵的增量算法进行精确推理。 此外，还有生成单连通图和多连通图的能力，该图取自 . 还可以选择从 BBN 生成样本数据。 可以对这些合成数据进行汇总以生成后验边际概率，并作为一种近似推理的形式工作。 最后，我们添加了 Pearl 的do-operator以进行因果推断。 通电，下一级 图灵_bbn pyspark-bbn 如果您喜欢py-bbn，请在下面查询我们的下一代产品！ 是 py-bbn 的 C++17 实现； 将您的因果推理和概率推理提升到下一个计算级别！ 是一个可扩展的、大规模并行处理的 MPP 框架，用于学习贝叶斯信念网络 BBN 的结构和参数，使用 . 精确推理，离散变量 下面是创建贝叶斯信念网络的示例代码，将其转换为连接树，然后设置观察证据。 最后