16

こんにちは仲間ナンバークランチャー

見出しの通り、ベイジアンネットワークの学習と推論のためのライブラリを探しています。すでにいくつか見つけましたが、お勧めを期待しています。

概要の要件:

  • できれば Java または Python で記述
  • (ネットワーク自体の) 構成は、a) 可能であり、b) コードを介して (GUI だけでなく) 可能です。
  • ソースコードが利用可能
  • プロジェクトはまだ維持されています
  • より強力なほど良い

どれをお勧めしますか？

4

3 に答える 3

11

Wekaをご覧ください。それは私の森の首で一種の人気があります... それはオープンソースであり、Java で書かれています。

これは要約から、Weka のベイジアン ネットワークについて教えてくれます。

  • さまざまなヒル クライミング (K2、B など) および汎用 (シミュレーテッド アニーリング、タブー検索) アルゴリズムを使用したベイジアン ネットワークの構造学習。
  • ローカル スコア メトリックが実装されました。ベイズ、BDe、MDL、エントロピー、AIC。
  • グローバル スコア メトリックが実装されました。cv、k-fold cv、および累積 cv を 1 つ除外します。
  • 条件付き独立ベースの因果回復アルゴリズムが利用可能です。
  • 直接推定とベイジアン モデル平均を使用したパラメータ推定。
  • ベイジアン ネットワークを簡単に検査するための GUI。
于 2010-12-27T13:02:51.370 に答える
8

だからここで私は私の主観的な答えを与えます。

私の経験から、統計に関連するすべては R で解決するのが最適です。統計に関連する分野では、R が最も多くのライブラリを持ち、最も多くの場合、最先端のアルゴリズム/メソッドが実装されていることをよく見てきました。

私のようなほとんどのプログラマーは、自分が知っている言語にとどまることを好みます。新しいことを学ぶことは、主に時間がかかるため、トレードオフです。

したがって、新しい言語を学ぶことが実行可能な選択肢である場合、R は良い選択であり、私の意見では最高です。

ベイジアン ネットワークとベイジアン干渉に関連する R ライブラリを簡単に見てみましょう。

ベイジアン: http://cran.r-project.org/web/views/Bayesian.html

グラフィカル モデル: http://cran.r-project.org/web/views/gR.html

機械学習: http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html

R の主な利点:
- ライブラリのインストールが簡単: install.packages("RWeka")
- ヘルプの形式とスタイルはすべてのライブラリで同じです
- R を知っていれば、あるライブラリから別のライブラリに簡単に切り替えることができます。そのため、利用可能なすべてのライブラリを簡単にテストして、最適なライブラリを使用できます。

于 2011-03-29T22:49:59.983 に答える
2

使用したことはありませんが、MALLETライブラリが適しているのではないでしょうか?

于 2010-12-21T16:58:30.170 に答える