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グループ購入サイトからデータ抽出アルゴリズムを作成して、取引のアグリゲーターを構築しようとしています。まず、タイトル、価格、割引、画像、座標を抽出するアルゴリズムが必要です。

画像、割引、座標のソリューションがありますが、タイトルとカテゴリの認識には単純なベイズ アルゴリズムを作成する必要があります。これを行うのに最適な言語は何ですか: php? パイソン？js? node.js?

アルゴリズムを作成するには何が必要ですか?

例のあるモデル？100 のタイトルを付けてから、いくつかのサイトのすべての Web コンテンツを付けて、スクリプトはどの文がタイトルであるかを認識できますか?

だから一言もいらない。私には文が必要ですが、その文は時々<h1> - <h2>別のものです。

C++ で書かれたオープン ソースのベイジアン ネットワーク分類子ライブラリを探しています。1 つを見つけるための任意の助けをいただければ幸いです。

ベイジアン ネットワークの作成に関するチュートリアルを探しています。理論的な情報と背景はありますが、実際の例で実際に見てみたいと思います。

そのようなチュートリアルを勧めてもらえますか? ありがとうございました。

MATLAB で WEKA モデルを再利用する方法を知っている人はいますか? 最近、WEKA でベイズ ネット モデルを作成しました。そのモデルを MATLAB にインポートして、MATLAB でベイジアン ネットワークを再作成できるようにしたいと考えています。

誰か助けてください!!

私の質問は、MatLab のBayesNetToolboxの「learn_params()」関数に固有のものです。ユーザーマニュアルでは、「learn_params()」は、入力データが完全に観察されている場合にのみ使用するのに適していると記載されています。観測されていない値を NaN として表した、部分的に観測されたデータセットで試してみました。

「learn_params()」はデータセットにないNaNやノード状態の組み合わせも扱えるようです。ディリクレ事前確率を適用して 0 の値を平滑化すると、すべてのノードに対して「適切な」MLE 分布が得られます。これを行うスクリプトをコピーしました。

私がやっていることは理にかなっているのか、何かが欠けているのか、つまり「learn_params()」が部分的に観測されたデータで使用できない理由を誰かが明確にすることができますか?

これをテストする MatLab スクリプトは次のとおりです。

この質問は、論文「ベイジアンネットワークの独立性の識別」の2ページと3ページの概念に関するものです。

ベイジアン ネットワークでは、各ノードは変数として表され、矢印は依存関係を表します。ベイジアン ネットワークの標準クエリは次のようなものです。変数 a、ベイジアン ネットワーク D、一連の変数 Y の値 y を与えると、タスクは P(b|y) を計算し、証拠 y を与えることです。

次に、次のことを判断する必要があります: (1) クエリへの回答が変数 a の値に影響を受けるかどうか (2) クエリへの回答が、格納されているパラメータ p_a=P(c|pa(c)) に影響されるかどうかノード

ここで (2) で迷っています。

まず、各ノードは ramdon 変数を表していると思いますが、なぜ p_a=P(c|pa(c)) の情報もノードに格納されるのでしょうか? これは何を意味するのでしょうか？

次に、変数 b と a の間の条件付き独立性を考えます。なぜ (1) と (2) を別々に扱う必要があるのでしょうか?

ありがとうございました。

論文のリンク: http://www.cs.technion.ac.il/~dang/journal_papers/geiger1990identifying.pdf

ベイジアンネットワークと単純ベイズ分類器の違いは何ですか? 1つはMatlabに実装されているだけでclassify、もう1つはネットツールボックス全体を持っていることに気付きました。

どちらがより良い精度を提供する可能性が高いかを回答で説明できれば、私は感謝します（前提条件ではありません）。

私のプロジェクトは次のようになります。私のデータセットは、boolean の hasJob や int healthScore などのさまざまな属性とその収入を持つ人々のプロファイルの集まりです。このデータを使って、彼らの将来の収入を予測しようとしています。各プロファイルには、過去の属性や収入などの履歴もあります。

つまり、本質的に、(x ブール値、y 数値) の複数のセットを数値 (来年の給与) にマップしようとしています。

関数フィッティングには、ニューラル ネットワーク、ベイズ ネット、および遺伝的アルゴリズムを検討しました。提案や入力はありますか？

前もって感謝します！--エミリー

だから私はベイジアンネットワーキングの問題を解決しようとしています。あるイベントの条件付き確率を知っています。雨が降ると言います。4つのセンサー（A1〜A4）のそれぞれから（ブール）値を測定するとします。私は雨の確率を知っており、各センサーの測定値から雨の確率を知っています。

今、私は新しいひねりを加えます。A4は使用できなくなりましたが、B1とB2は使用できます（これらはブールセンサーでもあります）。A4の測定値を考えると、B1とB2の両方の条件付き確率を知っています。これらの確率をベイジアンネットワークに組み込んで、A4から失われたデータを置き換えるにはどうすればよいですか？

私はベイジアン ネットワークに取り組んでおり、Microsoft にはそのためのツールがあります: http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/adapt/msbnx/default.aspx

プログラムを評価すると言うと、P(X) が評価されます。しかし、与えられた sth の確率を見つけたいと思っています。P(X|Y) のように

Microsoft ベイジアン ネットワーク エディターでどのように行うことができますか?