Bayesian-belief-networks:优雅的贝叶斯信念网络框架

bayesian-belief-networks

Bayesian-belief-networks允许你用纯Python创建贝叶斯信念网络和其他图模型,目前支持四种不同的推理方法。

支持的图模型

  • 离散变量的贝叶斯信念网络
  • 有着高斯分布的连续变量的高斯贝叶斯网络

推理引擎

  • 消息传递和联合树算法(Junction Tree Algorithm)
  • 和积算法(The Sum Product Algorithm)
  • MCMC采样的近似推理
  • 高斯贝叶斯网络中得Exact Propagation

资源

http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/course/slides10-vancouver/08_Bayes.pdf
http://www.ee.columbia.edu/~vittorio/Lecture12.pdf
http://www.csse.monash.edu.au/bai/book/BAI_Chapter2.pdf
http://www.comm.utoronto.ca/frank/papers/KFL01.pdf
http://www.snn.ru.nl/~bertk/ (Many real-world examples listed)
http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/Charniak_91.pdf
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888613X96000692
http://arxiv.org/pdf/1301.7394v1.pdf

Junction Tree Algorithm:
http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/pmr/docs/jta_ex.pdf
http://ttic.uchicago.edu/~altun/Teaching/CS359/junc_tree.pdf
http://eniac.cs.qc.cuny.edu/andrew/gcml/lecture10.pdf
http://leo.ugr.es/pgm2012/proceedings/eproceedings/evers_a_framework.pdf

Guassian Bayesian Networks:
http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Teaching/CS532c_Fall04/Lectures/lec17x4.pdf
http://webdocs.cs.ualberta.ca/~greiner/C-651/SLIDES/MB08_GaussianNetworks.pdf
http://people.cs.aau.dk/~uk/papers/castillo-kjaerulff-03.pdf

开源地址:https://github.com/eBay/bayesian-belief-networks

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