Advertisement

PGMPY：适用于贝叶斯网络中结构、参数学习及统计与因果推理的Python工具包

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：PGMPY是一款基于Python语言开发的开源库，专门用于处理贝叶斯网络中的结构和参数学习，支持广泛的统计分析与因果关系推断功能。 pgmpy 是一个用于处理概率图形模型的 Python 库。它支持文档和算法列表可以在其官方网站上找到。 使用 pgmpy 的示例： - 使用 pgmpy 的概率图形模型基础教程 pgmpy 依赖项包括： 1. **非可选依赖项**: - Python 3.6 或更高版本 - NetworkX - SciPy - NumPy - Torch 2. **一些功能还需要以下库**： - tqdm - pandas - pomegranate（用于统计模型作业） 安装 pgmpy 可以通过 Anaconda 和 pip 来完成。具体方法如下： - 通过 Anaconda 安装: ``` $ conda install -c ankurankan pgmpy ``` - 通过 pip 安装： ``` $ pip install pgmpy ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PGMPY：适用于贝叶斯网络中结构、参数学习及统计与因果推理的Python工具包
    优质
    简介：PGMPY是一款基于Python语言开发的开源库，专门用于处理贝叶斯网络中的结构和参数学习，支持广泛的统计分析与因果关系推断功能。 pgmpy 是一个用于处理概率图形模型的 Python 库。它支持文档和算法列表可以在其官方网站上找到。 使用 pgmpy 的示例： - 使用 pgmpy 的概率图形模型基础教程 pgmpy 依赖项包括： 1. **非可选依赖项**: - Python 3.6 或更高版本 - NetworkX - SciPy - NumPy - Torch 2. **一些功能还需要以下库**： - tqdm - pandas - pomegranate（用于统计模型作业） 安装 pgmpy 可以通过 Anaconda 和 pip 来完成。具体方法如下： - 通过 Anaconda 安装: ``` $ conda install -c ankurankan pgmpy ``` - 通过 pip 安装： ``` $ pip install pgmpy ```
     
  • 贝叶斯网络的结构学习
    优质
    贝叶斯网络的结构学习是指通过数据分析和算法设计，自动构建反映变量间依赖关系的概率图模型的过程。 基于贝叶斯网络的河流突发性水质污染事故风险评估研究了如何利用贝叶斯网络来分析和预测河流中的突发性水质污染事件的风险。这种方法能够有效地整合各种环境因素，提供一个全面的风险评估框架。通过结构学习技术，可以自动或半自动地构建反映复杂因果关系的贝叶斯网络模型，从而帮助决策者更好地理解风险来源并制定有效的应对策略。
     
  • 贝叶斯网络学习结构总结
    优质
    本文章全面概述了贝叶斯网络的学习方法和技巧，并对如何有效构建其结构进行了详细的总结与分析。 贝叶斯网络建模通常有三种方法：依靠专家知识、从数据学习以及利用知识库创建模型。在实际应用中，这些方法往往结合起来使用，以专家的知识为主导，并辅之以数据库和知识库的优势来提高建模的效率与准确性。然而，在缺乏专家指导或相关资源的情况下，研究如何直接通过数据分析来构建贝叶斯网络结构就显得尤为重要了。目前常用的两种学习策略包括基于依赖性测试的学习方法以及基于搜索评分的技术手段。
     
  • 基于pgmpy库的贝叶斯网络在机器学习中的应用基础
    优质
    本文章介绍了如何使用Python的pgmpy库构建和操作贝叶斯网络，并探讨其在解决复杂问题上的潜在价值及实际案例，为初学者提供理论与实践结合的学习路径。 使用Python语言及pgmpy库可以实现贝叶斯网络的结构学习、参数学习、预测以及可视化功能。 贝叶斯网络（Bayesian network），又称信念网络（Belief Network）或有向无环图模型（directed acyclic graphical model），是一种概率图模型，由Judea Pearl在1985年首次提出。它用于模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理，并且其拓扑结构为一个有向无环图(DAG)。 贝叶斯网络能够考虑网络中的不确定性，在数据量较少的情况下有效避免过拟合问题，是解决数据稀疏、样本噪音等问题的有效方法。与图论结合后衍生出具有可解释性的贝叶斯网络，并在医疗、生物、系统可靠性和金融等领域得到广泛应用。
     
  • 贝叶斯网络的学习、推理及应用-[目录版]
    优质
    本目录版文章全面介绍了贝叶斯网络的概念，详细探讨了其学习与推理机制，并展示了在实际问题中的广泛应用。适合对概率图模型感兴趣的读者深入学习。 王双成 著，内容全面，适合进阶学习使用。
     
  • Python中的贝叶斯网络工具箱
    优质
    《Python中的贝叶斯网络工具箱》是一本专注于利用Python编程语言进行贝叶斯网络建模与分析的专业书籍。它提供了丰富的案例和实践指南，帮助读者掌握贝叶斯网络在各种应用领域的使用方法和技术细节，特别适合数据科学家、机器学习工程师以及对概率图模型感兴趣的开发者阅读参考。 此工具箱仅支持Python2版本，在Python3下可以自行进行修改以适应环境变化。它允许使用纯Python语言构建贝叶斯网络，并且能够创建离散的贝叶斯网以及高斯贝叶斯网，同时提供消息树和MCMC采样等推理算法的支持。此外，该工具箱还支持在因子图模式下搭建BN网络，并附带了相关实例以便用户参考使用。如果有任何疑问或需要进一步的信息，请随时与作者交流探讨。
     
  • 贝叶斯网络构建、学习与推理(C++源代码)分析
    优质
    本资源提供详细的C++源代码，涵盖贝叶斯网络的构建、参数学习及推断过程。适合深入理解贝叶斯网络原理和应用的技术爱好者研究使用。 这段文字描述了一个测试代码的来源与用途。该程序是作者在毕业论文期间编写的一个示例代码，基于Intel公司PNL库中的样本进行了修改，并已在VS.NET2003环境下成功编译通过。希望此代码能够为他人提供参考价值。如果有任何疑问或需要进一步讨论，可以访问作者的博客留言区进行交流。
     
  • BNPY：基于Python的贝叶斯非参数机器学习工具
    优质
    BNPY是一款专为Python设计的开源库，致力于实现贝叶斯非参数模型及其在机器学习领域的应用。它提供了一种灵活、模块化的框架，便于用户探索复杂数据集中的模式和结构。 bnpy 是一个用于 Python 的贝叶斯非参数机器学习模块，提供了在大型数据集上训练流行聚类模型的代码。我们专注于基于狄利克雷过程的贝叶斯非参数模型，并且也提供相应的参数模型。bnpy 支持最新的在线学习算法以及标准离线方法，旨在为研究人员和从业人员提供一个推理平台，方便比较不同的模型与算法。 支持的概率模型（又称分配模型）包括： - 混合模型： - FiniteMixtureModel：具有固定数量的集群。 - DPMixtureModel：通过狄利克雷过程实现无限数量的集群。 - 主题模型（又名混合物模型）： - FiniteTopicModel：包含固定数量的主题，类似于潜在狄利克雷分配(LDA)。 - HDPTopicModel：使用分层狄利克雷过程来处理无限数量的主题。 - 隐马尔可夫模型 (HMM): - FiniteHMM：具有确定状态数的序列模型。 - HDPHMM：能够支持无限多的状态。
     
  • 运用K2算法进行贝叶斯网络结构的学习
    优质
    本研究探讨了利用K2算法在贝叶斯网络中学习最优结构的方法，分析其在不同数据集上的表现和效率。通过比较实验验证了该算法的有效性和适用性。 利用K2算法从数据中学习贝叶斯网络结构 [KAG, K2Score] = K2(LGObj, Order, u, PreDAG)
     
  • Hamiltorch: 基于PyTorch的RMHMC库及贝叶斯神经网络推理工具
    优质
    简介：Hamiltorch是一款基于PyTorch开发的代码库，提供随机元辛马尔科夫链（RMHMC）等算法，用于进行贝叶斯神经网络的有效推理。 哈米托尔奇 是一个基于PyTorch的库，用于执行黎曼流形哈密顿蒙特卡洛（RMHMC）以及贝叶斯神经网络推理任务。它能够处理用户定义的日志概率，并且可以与从`torch.nn.Module`继承而来的任何PyTorch神经网络一起使用。 该库支持以下采样方法： - HMC - 无调头采样器（目前仅适用于步长） - 隐式RMHMC - 显式RMHMC - 对称拆分HMC 安装此库的命令如下： ``` pip install git+https://github.com/AdamCobb/hamiltorch ``` 要了解如何使用`hamiltorch`，可以参考以下资源： - 早期文章介绍该工具的基本用法。 - 最新的概述和针对贝叶斯神经网络的具体说明。 此外还提供了一些笔记本样式的教程来帮助用户更好地理解和操作库中的功能。