文件名称：GraphicalModeling:设计和训练概率图形模型（MATLAB）
文件大小：3.84MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-29 04:52:49
MATLAB
概率图形建模 这一系列的MATLAB类为构建概率图形模型提供了可扩展的框架。 用户可以定义方向图或因子图，学习或预定义条件概率表，查询图的节点，执行变量消除等。 这些图包含处理连续或离散值，执行消息传递以及递归求解因子图的必要功能。 该框架的全部功能的教程正在开发中。 该框架包含一个单独的类，该类基于上述功能来实现使用维特比算法利用隐藏状态推断来实现隐藏马尔可夫建模（HMM）。 下面提供了使用此框架实现HMM的教程。 目录 如何使用 教程1：方向图 对于此示例，我们试图创建一种假设诊断算法，将症状与潜在病理学联系起来。 可能的症状是呼吸系统问题，胃部疾病，皮疹，咳嗽，疲劳，呕吐和发烧； 包括季节（夏季还是夏季）以适应季节变化； 病理是流感，食物中毒，花粉症和肺炎。 我们提供有一个数据文件（ joint.dat ），其提供对这些12个二进制变量的真联合概率分布，和dataset.dat ，
【文件预览】：
GraphicalModeling-main
----LICENSE(1KB)
----Classes()
--------@Message()
--------NodeType.m(135B)
--------MessageType.m(221B)
--------@Node()
--------@Markov()
--------Class.m(91B)
--------@Graph()
--------README.md(4KB)
--------MessageEval.m(133B)
--------@Factor()
----_config.yml(27B)
----README.md(8KB)
----tutorials()
--------joint.dat(87KB)
--------dataset.dat(12.06MB)
--------getObservations.m(878B)
--------tutorial_1_graph.png(115KB)