Python中的贝叶斯网络 这是用于的毫不含糊的Python库。 对于严重的使用,您可能应该使用更成熟的项目,例如 , , (基于后者)或什至 。 还有证据充分的包河嘿,你甚至可以去中世纪和使用类似 -我只是开玩笑,他们实际上有一个。 顺便说一句,如果您不熟悉贝叶斯网络,那么我强烈推荐Patrick Winston的MIT关于概率推理的课程(,)。 该项目的主要目标是用于教育目的。 因此,比起表现,更强调简洁和简洁。 我发现像这样的库很棒。 但是,它们实际上包含数千行非显而易见的代码,这不利于简化和易于理解。 我还付出了一些努力来设计一个可以充分利用的漂亮API。 尽管性能不是此库的主要重点,但它相当有效,应该能够及时满足大多数用例。 目录 安装 用法 :writing_hand: 手动结构 :crystal_ball: 概率推断 :red_question_mark: 缺少价值估算 :person_shrugging: 可能性估计 :game_die: 随机抽样 :abacus: 参数估计 :brick: 结构学习 :eyes: 可视化