0

ベイジアンネットワークをよりよく理解するためにJavaでコーディングしたいと思います.Artificial Intelligence A Modern Approach（第3版）、「AIMA」のコードを見つけました。

そこにあるコードを読んで特定の問題に適応することをお勧めしますか、またはどのように開始すればよいですか? コードの使用方法を教えてください。

私はグーグルがこことここにそれを持っていることを発見しました、

4

1 に答える 1

0

学びたければ、既存のコードを見る必要はないと思います。おそらく、自分でやることでより多くのことを学ぶことができます。

次のことを行うコードを作成することから始めるとよいでしょう。

  • 結合確率テーブルから条件確率を計算し、

    たとえば、P(A,B,C) から P(A|B) を計算します。

  • 条件付き確率の完全なセットから同時確率表を計算する

    たとえば、P(A|B,C)*P(B)*P(C) から P(A,B,C) を計算します。

  • DAG が与えられた場合、A が B から d 分離されているかどうかを計算します

上記のすべてを単純に実行してから、戻って効率的にするようにしてください。ベイジアン ネットワークとは何か (条件付き確率テーブル) と、それらが何に使用されるか (確率についての推論) をよく理解できるはずです。

于 2011-03-31T17:32:00.577 に答える