bnt工具箱

❶ 求大神幫忙查看用matlab的bnt工具箱編的貝葉斯網路程序准確率不高的問題，如解決懸賞現金200元！！！急！

第一步:下載貝葉斯網路工具箱
第二步:解壓壓縮包
第三步：將工具箱中bnt文件夾內復制容到matlab工具箱文件夾中（D:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox）
第四步：打開matlab2014a
貝葉斯網路是處理不確定信息做有效的表示方法之一。其關鍵的特徵之一是提供了把整個概率分布分解成幾個局部分布的方法，網路的拓撲結構表明如何從局部的概率分布獲得完全的聯合概率分布。
貝葉斯網路適合於對領域知識具有一定了解的情況，至少對變數間的依賴關系較清楚。否則直接從數據中學習貝葉斯網路結構復雜性極高（隨節點的增加成指數級增長）

❷ 請問MATLAB 2013a這個版本怎麼打開工具箱13版本左下角沒有start鍵……

有兩種方法，見圖

第一種

❸ 運行了一個MATLAB文件，需要用到BNT網路工具箱，運行出現了以下錯誤，是不是說明我的工具箱沒有添加成功

把你的工具箱加到搜索路徑上去

❹ 求助，怎樣用貝葉斯網路工具箱實現樸素貝葉斯分類

第一步:貝葉斯網路工具箱

第二步:解壓壓縮包

第三步：將工具箱中bnt文件夾復制到matlab工具箱文件夾中

第四步：打開

❺ 如何使用貝葉斯網路工具箱

第一步:下載貝葉斯網路工具箱

第二步:解壓壓縮包

第三步：將工具箱中bnt文件夾復制到matlab工具箱文件夾中

第四步：打開

❻ 跪求大神給翻譯翻譯，英語四級都沒過的我實在看不懂，嗚嗚~~~

5.2抽樣方法
抽樣方法為
從概率生成新的人口
學習的模型
EDA。該類型的采樣方法，因此依賴
該類
概率方法。傳統上，概率邏輯采樣
（PLS）[ 45 ]了
選擇系統中，但其他建議包括
吉布斯抽樣[ 35，103，
124，126 ]，和方法，找到最可能的
配置[ 75，104，
127 ]。mateda-2.0實現所有這些變體
抽樣方法。
在runeda，的
抽樣程序調用每一代人，除了
第一個地方
播種時，如：
newpop = eval（[采樣
方法，'（N，模型，卡，selpop，selfunval
，采樣參數）]）；
其中模型是一個含有概率描述單元陣列
模型。包含
選定的人口及其評價參數
的抽樣方法
允許的采樣演算法的實現
從五月開始
以前發現的解決方案（如吉布斯抽樣）。
下面的抽樣
已實施的方法（見幫助函數名
對輸入的細節
通過方法參數）：
•moageneratepopulation：樣品使用吉布斯采樣的馬爾可夫網路。
•samplefda：
樣品從分解模型PLS。
•samplegaussianunivmodel：從單變數高斯模型樣本。
•samplegaussianfullmodel：全多元高斯樣品
模型。
•：從混合單樣本
高斯模型。
•：從混合樣本
多元高斯
模型。
•samplebn：
樣品從貝葉斯高斯人群體
網路使用請。
•samplempe BN：樣本人口離散解的
第一個人
對應於給定的最可能的配置
模型和
剩下的人進行采樣，利用PLS。
的samplebn和samplempe BN程序調用中定義的方法
BNT工具箱。EDAS，
使用多元高斯分布顯示
患
由於很快停滯（指數）的下降
方差[ 8 ]。一部分
補救的辦法是使用人工的方差膨脹。
因此，在mateda-2.0
一些使用高斯模型的演算法包括：
作為一個功能的差異
縮放參數。自適應計劃[ 9，25，39，
97】修改
在抽樣的方差可以實現在這
框架。

精銳慶春屠老師 希望採納 謝謝

❼ bnt matlab 怎麼做mcmc有向無環貝葉斯網路結構學習

基於matlab的貝葉斯網路工具箱BNT是kevin p.murphy基於matlab語言開發的關於貝葉斯網路學習的開源包，提供了許多貝葉斯網路學習的底層基礎函數庫，支持多種類型的節點（概率分布）、精確推理和近似推理、參數學習及結構學習、靜態模型和動態模型。

貝葉斯網路表示：BNT中使用矩陣方式表示貝葉斯網路，即若節點i到j有一條弧，則對應矩陣中（i，j）值為1，否則為0。

結構學習演算法函數：BNT中提供了較為豐富的結構學習函數，都有：

1. 學習樹擴展貝葉斯網路結構的TANC演算法learn_struct_tan().

2. 2. 數據完整條件下學習一般貝葉斯網路結構的K2演算法learn_struct_k2()、貪婪搜索GS（greedy search）演算法learn_struct_gs()和爬山HC（hill climbing）演算法learn_struct_hc()等。

3. 3. 缺失數據條件下學習一般貝葉斯網路結構的最大期望EM（expectation maximization）演算法learn_struct_EM（）和馬爾科夫鏈蒙特卡羅MCMC（Markov Chain Monte Carlo）learn_struct_mcmc()演算法等。

4. 參數學習演算法函數：BNT中也提供了豐富的參數學習函數，都有：

5. 1． 完整數據時，學習參數的方法主要有兩種：最大似然估計learn_params()和貝葉斯方法bayes_update_params();

6. 2． 數據缺失時，如果已知網路拓撲結構，用EM演算法來計算參數，倘若未知網路拓撲結構，使用結構最大期望SEM（structure EM）演算法learn_struct_SEM()。

7. 推理機制及推理引擎：為了提高運算速度，使各種推理演算法能夠有效應用，BNT工具箱採用了引擎機制，不同的引擎根據不同的演算法來完成模型轉換、細化和求解。這個推理過程如下：

9. BNT中提供了多種推理引擎，都有：

10. 1． 聯合樹推理引擎jtree_inf_engine();

11. 2． 全局聯合樹推理引擎global_joint_inf_engine();

12. 3． 信念傳播推理引擎 belprop_inf_engine();

13. 4． 變數消元推理引擎 var_elim_inf_engine().