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問題文データからフィッティングモデル：私はデータセットを持っており、それから、ベイジアンネットワークを学びたいです。 PyMCのドキュメントで説明されているように、仮定を立てて初期モデルを作成するために使用できるデータセットに関する情報はありません。だから、私は仮定せずにデータからモデルを直接学びたいと思っています。背景私はPyMCのドキュメント（v2とv3の&）を読みますが、私に与えられた

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pymc3インポートスイッチが

動作しない私はpymc3に新たなんだと from pymc3 import switchでスイッチ方式をインポートしようとした、が、私はこのエラーを取得： --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent ca

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rjagsを使用して条件付き線形ガウスネットワークを定義する

rjagsを使用して条件付き線形ガウスベイジアンネットワークを定義するのは苦労しています。以下ネットの（CLGは、BNは、通常、連続的および離散的な親（予測子）の両方を有する連続子ノード（結果）によって定義される）、AはDおよびEは、連続的、離散的である： rjagsモデルの場合、私は私が欲しいものsuposeノードEのパラメータは、値ノードA上で定義されるのであるかかる：擬似コード mod

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ベイズネットワーク解明

私はベイズネットワークを勉強しようとしています。私はいくつかの説明をしたいと思います。（|怒り=部分的に、敵意=はい侵略=高い）ことはテーブル CPT pが何を考えを考えると？私の答えは0.5です。私の思考プロセスは、怒りと敵意は依存しているため、与えられた情報によれば、部分的な怒りと敵意の確率は0.5です。攻撃は2つと独立しているため、P（攻撃）* 0.5 = 0.5になります。これは

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どのようにJavaでベイジアンの信念のネットワークを構築するには？ライブラリはありますか？ API？

10個の機能と1個のクラスレベルのデータセットがあるとします。さて、私はその特徴の中でベイジアン信念ネットワークを構築したいと思う。どのように私はjavaでそれを行うことができるだろうか？ APIライブラリまたは機械学習ライブラリはありますか？ヒントや出発点がありがとうございます。

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pgmpyが不正確な条件付き確率を返す

私はpgmpy Python packageを使ってある種の状態間の遷移確率を知ろうとしていますが、モデルに適合すると条件付き確率が正しくないことがわかります。私が話している問題の非常に単純化された例として、AとBの2つの状態からなるベイジアンネットワークを考えてみましょう。 Aが0であればBは1であり、Aが1であるときはBはゼロであるということである。このような状況を記述したコードは次式で与え

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bnlearn + Rgraphviz：プロットのカスタマイズ時に無向エッジの代わりに二重矢印

で学習したグラフのプロットをRGraphvizでカスタマイズしようとしています。私がエッジの向きを変えていない場合、RGraphvizは、グラフの外観をカスタマイズしようとすると、それらを有向エッジに両方向に変えます。再現性の例は次のようになります。をこれまでのところは良い：カスタマイズされていない set.seed(1) x1 = rnorm(50, 0, 1) x2 = rnorm(5

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JAGSを使用して予測を生成

私はパラメータ化された線形ガウスベイジアンネットワークを持っており、rjagsを使用してモデルの予測を試みています。私は1つの観察のためにこれを行うことができますが、複数の観察をどのように渡すかはわかりません。ここでの例では、期待されるように、この作品 library(rjags) library(coda) 初期モデル mod <- textConnection("model {

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ベイジアンネットワークモデルサイズ計算

n個のノード/フィーチャ/カラム/属性とk個のアークでベイジアンネットワークモデルの（ストレージ）サイズを計算するにはどうすればよいですか？モデルは、ピクミンまたはザクロを介して生成され得る。