利用K2算法学习贝叶斯网络结构

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贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推

朴素贝叶斯 Naive Bayes实现使用python3 使用navie Bayes来学习和保留电子邮件是火腿还是垃圾邮件。

本软件实现了贝叶斯网络的参数学习，通过随即生成的样本机型训练，然后进行比较绘图。

一本张连文的《贝叶斯网络引论》是入门篇，一本王双成的《贝叶斯网络学习推理与应用》是提升篇，两位作者均有多年的应用贝叶斯网络解决实际问题的经验。值得细看！

采用贝叶斯网络学习来更新Agent关于环境和其他个体的信念，从而使Agent在协商交互中能够对协商对手的保留值动态预测，更有效地进行交互推理。并通过实验证明其可行性。

西安电子科技大学李艳颖提出了学习高维网络结构的混合算法，探讨了含隐变量和选择变量的贝叶斯网络的本质图及等价转化问题.并针对数据分类问题，构建了一个贝叶斯网络分类器模型，同时研究了k-最近邻分类器的k值

初步介绍朴素贝叶斯理解，适合初学者，这只是一个ppt的说明

使用R语言编写贝叶斯网络算法的方法，包括贝叶斯网络的概念、算法步骤和实现过程。同时还提供了一份完整的贝叶斯作业.R代码供读者参考。如果你对贝叶斯网络有兴趣，不妨来看看本文吧。

matlab源代码实现贝叶斯网络的推理等问题。文件齐全。可以直接运行。。