Desenfrenado Software de código abierto para modelar, aprendizaje y razonamiento en redes probabilísticas
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modelo aprender razonamiento Red Probabilistic Modeller Aprender la red probabilística

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Software de código abierto para modelado, aprendizaje y razonamiento en redes probabilísticas Underbayes es un marco de red probabilístico escrito en Java. Underbayes tiene un editor de la GUI, una API, un motor de inferencia y un entorno de aprendizaje. Desmonográficos de Bn, ID, MSBN, MEBN / PR-OWL, medida y búsqueda (K2, B y V), y aprendizaje incremental. Requisitos: · Java ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Mostrar hallazgos en diferentes colores en SSBN. · Añadir apariencia y sentir por el sistema actual. · Integrar la poda con la construcción de Grand Bn. · PRUNE GRAND BN usando D-Separation. · Nueva construcción de Grand Bn. · Barra de progreso genérico. · Crea XMLBIF versión 6. · Nueva GUI. · Permitir inferencia con Gibbs. · Añadir simulación a la GUI. · Muestreo Gibbs. · Permitir el hallazgo en la evaluación. · Implementar el caso de prueba para el módulo de evaluación. · Compute la matriz de confusión exacta. · Copulando error para la evaluación. · Incluya la carga y guarde el formato DNE en GUI. · Cargue y guarde el formato DNE. · Incluya la mejora marginal de PCC y la tasa de costos en GUI. · Computar la tasa de costo de evidencia. · Compute la mejora marginal. · Eliminar la dependencia de Java 6. · Implementar la herramienta de conversión OOBN -> MSBN. · Flechas en el borde del nodo.

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