貝葉斯網絡matlab

1、Matlab貝葉斯網絡建模貝葉斯網絡建模1FullBNTFullBNT簡介簡介基于Matlab的貝葉斯網絡工具箱BNT是kevinp.murphy基于matlab語言開發(fā)的關于貝葉斯網絡學習的開源軟件包，提供了許多貝葉斯網絡學習的底層基礎函數庫，支持多種類型的節(jié)點（概率分布）、精確推理和近似推理、參數學習及結構學習、靜態(tài)模型和動態(tài)模型。1.1貝葉斯網絡表示貝葉斯網絡表示BNT中使用矩陣方式表示貝葉斯網絡，即若節(jié)點i到j有一條弧，則對應矩

2、陣中值為1，否則為0。(，)1.2結構學習算法函數結構學習算法函數BNT中提供了較為豐富的結構學習函數，都有：1.學習樹擴展貝葉斯網絡結構的算法.__()2.數據完整條件下學習一般貝葉斯網絡結構學習算法表11數據完整條件下貝葉斯結構算法算法名稱調用函數K2算法learn_struct_k2()貪婪搜索GS（greedysearch）算法earn_struct_gs()爬山HC（hillclimbing）算法learn_struct_hc

3、()…………3.缺失數據條件下學習一般貝葉斯網絡結構學習算法表12缺失數據條件下貝葉斯結構算法算法名稱調用函數最大期望EM（expectationmaximization）算法learn_struct_EM（）MCMC（MarkovChainMonteCarlo）learn_struct_mcmc()…………1.3參數學習算法函數參數學習算法函數1.BNT中也提供了豐富的參數學習函數，都有：2.完整數據時，學習參數的方法主要有兩種：最大

4、似然估計TTq(A)q(B)1q(A)q(B)Softmax節(jié)點節(jié)點神經網絡節(jié)點神經網絡節(jié)點使用一個多層感知器實現了從連續(xù)父節(jié)點向離散子節(jié)點的映射。高斯節(jié)點高斯節(jié)點將連續(xù)值的節(jié)點處理成一個離散的情況廣義線性模型節(jié)點廣義線性模型節(jié)點分類分類回歸樹節(jié)點回歸樹節(jié)點2.2最大似然參數估計最大似然參數估計b3=learn_params(b2samples)2.3先驗參數分布先驗參數分布tabular_CPD(bipri_typedirichlet

5、dirichlet_typeunif)B=1B=2B=3A=1111A=2111tabular_CPD(bipri_typedirichletdirichlet_typeBDeu)B=1B=2B=3A=1161616A=2161616我們將N(qr)放入每個格；N是等效的樣本大小，r=|A|q=|B|.這可以按如上面方式創(chuàng)建：tabular_CPD(bipri_typedirichletdirichlet_type...BDeudiri