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正如标题所示,我正在寻找一个用于学习和推理贝叶斯网络的图书馆。我已经找到了一些,但我希望得到一个推荐。
快速概述中的要求:
你推荐哪一个?
答案 0 :(得分:11)
看看Weka。它在我的脖子上很受欢迎......它是开源的,用Java编写。
This将从摘要中告诉你Weka中的贝叶斯网络:
答案 1 :(得分:8)
所以在这里我给出了主观的答案。
根据我的经验,与统计相关的所有内容最好用R来解决。我经常看到,在与统计相关的领域中,R拥有最多的库,并且通常是最先进的算法/方法。
像我这样的大多数程序员喜欢使用他们所熟悉的语言,而学习新东西是一种权衡,主要是因为它很耗时。
因此,如果学习一门新语言是一个可行的选择,R是一个不错的选择,在我看来是最好的选择。
简要介绍与贝叶斯网络和贝叶斯干扰相关的R库。
贝叶斯: http://cran.r-project.org/web/views/Bayesian.html
图形模型: http://cran.r-project.org/web/views/gR.html
机器学习: http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html
R的主要优点:
- 易于安装库:install.packages(“RWeka”)
- 所有图书馆的帮助格式和风格相同
- 如果你知道R,很容易从一个库切换到下一个库。所以很容易测试所有可用的库,然后使用最适合的库
答案 2 :(得分:2)
从未使用它,但是MALLET库可能符合要求吗?