貝葉斯網(wǎng)絡(luò)matlab

1、Matlab貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模1FullBNTFullBNT簡(jiǎn)介簡(jiǎn)介基于Matlab的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)工具箱BNT是kevinp.murphy基于matlab語(yǔ)言開發(fā)的關(guān)于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的開源軟件包，提供了許多貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的底層基礎(chǔ)函數(shù)庫(kù)，支持多種類型的節(jié)點(diǎn)（概率分布）、精確推理和近似推理、參數(shù)學(xué)習(xí)及結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)模型。1.1貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表示貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表示BNT中使用矩陣方式表示貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，即若節(jié)點(diǎn)i到j(luò)有一條弧，則對(duì)應(yīng)矩

2、陣中值為1，否則為0。(，)1.2結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法函數(shù)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法函數(shù)BNT中提供了較為豐富的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)函數(shù)，都有：1.學(xué)習(xí)樹擴(kuò)展貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的算法.__()2.數(shù)據(jù)完整條件下學(xué)習(xí)一般貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法表11數(shù)據(jù)完整條件下貝葉斯結(jié)構(gòu)算法算法名稱調(diào)用函數(shù)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(shù)據(jù)條件下學(xué)習(xí)一般貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法表12缺失數(shù)據(jù)條件下貝葉斯結(jié)構(gòu)算法算法名稱調(diào)用函數(shù)最大期望EM（expectationmaximization）算法learn_struct_EM（）MCMC（MarkovChainMonteCarlo）learn_struct_mcmc()…………1.3參數(shù)學(xué)習(xí)算法函數(shù)參數(shù)學(xué)習(xí)算法函數(shù)1.BNT中也提供了豐富的參數(shù)學(xué)習(xí)函數(shù)，都有：2.完整數(shù)據(jù)時(shí)，學(xué)習(xí)參數(shù)的方法主要有兩種：最大

4、似然估計(jì)TTq(A)q(B)1q(A)q(B)Softmax節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)使用一個(gè)多層感知器實(shí)現(xiàn)了從連續(xù)父節(jié)點(diǎn)向離散子節(jié)點(diǎn)的映射。高斯節(jié)點(diǎn)高斯節(jié)點(diǎn)將連續(xù)值的節(jié)點(diǎn)處理成一個(gè)離散的情況廣義線性模型節(jié)點(diǎn)廣義線性模型節(jié)點(diǎn)分類分類回歸樹節(jié)點(diǎn)回歸樹節(jié)點(diǎn)2.2最大似然參數(shù)估計(jì)最大似然參數(shù)估計(jì)b3=learn_params(b2samples)2.3先驗(yàn)參數(shù)分布先驗(yàn)參數(shù)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(gè)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