文件名称：BayesianProbReasoning:AI项目，CSE 5290
文件大小：5KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-26 05:44:12
Python
贝叶斯概率推理 任务： AI Group项目，贝叶斯概率推理 课程： CSE 4301，2021年Spring 学生： Calvin Burns cburns2017@my.fit.edu ，Carlos Cepeda ccepeda2018@my.fit.edu 依存关系 该项目使用Python。 任何安装的Python>版本3都可以使用。 在大多数系统上，应该创建一个python虚拟环境来运行该项目。 如果您已安装python和pip，则可以使用 。 有了python安装程序的版本后，即可安装所需的依赖项numpy 。 为此，请运行： pip install numpy 编译并运行 编译并运行： python main.py 样本输入/输出 输入网络： example_network = BayesNet([ ('Burglary', '', 0.001),
【文件预览】：
BayesianProbReasoning-main
----main.py(8KB)
----README.md(4KB)
----.gitignore(53B)