bnt工具箱

❶ 求大神帮忙查看用matlab的bnt工具箱编的贝叶斯网络程序准确率不高的问题，如解决悬赏现金200元！！！急！

第一步:下载贝叶斯网络工具箱
第二步:解压压缩包
第三步：将工具箱中bnt文件夹内复制容到matlab工具箱文件夹中（D:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox）
第四步：打开matlab2014a
贝叶斯网络是处理不确定信息做有效的表示方法之一。其关键的特征之一是提供了把整个概率分布分解成几个局部分布的方法，网络的拓扑结构表明如何从局部的概率分布获得完全的联合概率分布。
贝叶斯网络适合于对领域知识具有一定了解的情况，至少对变量间的依赖关系较清楚。否则直接从数据中学习贝叶斯网络结构复杂性极高（随节点的增加成指数级增长）

❷ 请问MATLAB 2013a这个版本怎么打开工具箱13版本左下角没有start键……

有两种方法，见图

第一种

❸ 运行了一个MATLAB文件，需要用到BNT网络工具箱，运行出现了以下错误，是不是说明我的工具箱没有添加成功

把你的工具箱加到搜索路径上去

❹ 求助，怎样用贝叶斯网络工具箱实现朴素贝叶斯分类

第一步:贝叶斯网络工具箱

第二步:解压压缩包

第三步：将工具箱中bnt文件夹复制到matlab工具箱文件夹中

第四步：打开

❺ 如何使用贝叶斯网络工具箱

第一步:下载贝叶斯网络工具箱

第二步:解压压缩包

第三步：将工具箱中bnt文件夹复制到matlab工具箱文件夹中

第四步：打开

❻ 跪求大神给翻译翻译，英语四级都没过的我实在看不懂，呜呜~~~

5.2抽样方法
抽样方法为
从概率生成新的人口
学习的模型
EDA。该类型的采样方法，因此依赖
该类
概率方法。传统上，概率逻辑采样
（PLS）[ 45 ]了
选择系统中，但其他建议包括
吉布斯抽样[ 35，103，
124，126 ]，和方法，找到最可能的
配置[ 75，104，
127 ]。mateda-2.0实现所有这些变体
抽样方法。
在runeda，的
抽样程序调用每一代人，除了
第一个地方
播种时，如：
newpop = eval（[采样
方法，'（N，模型，卡，selpop，selfunval
，采样参数）]）；
其中模型是一个含有概率描述单元阵列
模型。包含
选定的人口及其评价参数
的抽样方法
允许的采样算法的实现
从五月开始
以前发现的解决方案（如吉布斯抽样）。
下面的抽样
已实施的方法（见帮助函数名
对输入的细节
通过方法参数）：
•moageneratepopulation：样品使用吉布斯采样的马尔可夫网络。
•samplefda：
样品从分解模型PLS。
•samplegaussianunivmodel：从单变量高斯模型样本。
•samplegaussianfullmodel：全多元高斯样品
模型。
•：从混合单样本
高斯模型。
•：从混合样本
多元高斯
模型。
•samplebn：
样品从贝叶斯高斯人群体
网络使用请。
•samplempe BN：样本人口离散解的
第一个人
对应于给定的最可能的配置
模型和
剩下的人进行采样，利用PLS。
的samplebn和samplempe BN程序调用中定义的方法
BNT工具箱。EDAS，
使用多元高斯分布显示
患
由于很快停滞（指数）的下降
方差[ 8 ]。一部分
补救的办法是使用人工的方差膨胀。
因此，在mateda-2.0
一些使用高斯模型的算法包括：
作为一个功能的差异
缩放参数。自适应计划[ 9，25，39，
97】修改
在抽样的方差可以实现在这
框架。

精锐庆春屠老师 希望采纳 谢谢

❼ bnt matlab 怎么做mcmc有向无环贝叶斯网络结构学习

基于matlab的贝叶斯网络工具箱BNT是kevin p.murphy基于matlab语言开发的关于贝叶斯网络学习的开源包，提供了许多贝叶斯网络学习的底层基础函数库，支持多种类型的节点（概率分布）、精确推理和近似推理、参数学习及结构学习、静态模型和动态模型。

贝叶斯网络表示：BNT中使用矩阵方式表示贝叶斯网络，即若节点i到j有一条弧，则对应矩阵中（i，j）值为1，否则为0。

结构学习算法函数：BNT中提供了较为丰富的结构学习函数，都有：

1. 学习树扩展贝叶斯网络结构的TANC算法learn_struct_tan().

2. 2. 数据完整条件下学习一般贝叶斯网络结构的K2算法learn_struct_k2()、贪婪搜索GS（greedy search）算法learn_struct_gs()和爬山HC（hill climbing）算法learn_struct_hc()等。

3. 3. 缺失数据条件下学习一般贝叶斯网络结构的最大期望EM（expectation maximization）算法learn_struct_EM（）和马尔科夫链蒙特卡罗MCMC（Markov Chain Monte Carlo）learn_struct_mcmc()算法等。

4. 参数学习算法函数：BNT中也提供了丰富的参数学习函数，都有：

5. 1． 完整数据时，学习参数的方法主要有两种：最大似然估计learn_params()和贝叶斯方法bayes_update_params();

6. 2． 数据缺失时，如果已知网络拓扑结构，用EM算法来计算参数，倘若未知网络拓扑结构，使用结构最大期望SEM（structure EM）算法learn_struct_SEM()。

7. 推理机制及推理引擎：为了提高运算速度，使各种推理算法能够有效应用，BNT工具箱采用了引擎机制，不同的引擎根据不同的算法来完成模型转换、细化和求解。这个推理过程如下：

9. BNT中提供了多种推理引擎，都有：

10. 1． 联合树推理引擎jtree_inf_engine();

11. 2． 全局联合树推理引擎global_joint_inf_engine();

12. 3． 信念传播推理引擎 belprop_inf_engine();

13. 4． 变量消元推理引擎 var_elim_inf_engine().