贝叶斯网络模型预测小学生成绩 ，张素花，谭子健，首先根据主成分分析法对数据筛选，得到影响学生学业成绩的主要因素；其次，根据贝叶斯统计理论建立贝叶斯预测模型，并利用五年级

贝叶斯分类的有关文件所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现，人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律，而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值，在决策和做出判断时过分看重近期的事件。面对复杂而笼统的问题，人们往往走捷径，依据可能性而非根据概率来决策。这种对经典模型的系统性偏离称为“偏差”。由于心理偏差的存在，投资者在决策判断时并非绝对理性，会行为偏差，进而影响资本市场上价格的变动。但长期以来，由于缺乏有力的替代工具，经济学家不得不在分析中坚持贝叶斯法则

贝叶斯网络改进LSTM，实现预测，比较好的算法

贝叶斯网络的提出就是要解决这个问题。它把复杂的联合概率分布分解成一系列相对简单的模块，从而大大降低知识获取和概率推理的复杂度，使得可以把概率论应用于大型问题。

大致讲解的是贝叶斯网络模型，以及其基本的学习模式，并且添加了基本的应用方法。

贝叶斯网络结构的学习总结 贝叶斯网络建模一般有三种方法：1）依靠专家建模；2）从数据中学习；3）从知识库中创建。在实际建模过程中常常综合运用这些方法，以专家知识为主导，以数据库和知识库为辅助手段，扬长避短，发挥各自优势，来保证建模的效率和准确性。但是，在不具备专家知识或知识库的前提下，从数据中学习贝叶斯网络模型结构的研究显得尤为重要。 常用的结构学习方法主要有两类，分别是基于依赖性测试的学习和基于搜索评分的学习。

**主要是让参赛选手根据训练集中的乘客数据和存活情况进行建模，进而使用模型预测测试集中的乘客是否会存活。乘客特征总共有11个，以下列出。当然也可以根据情况自己生成新特征，这就是特征工程（feature engineering）要做的事情了。**

作为开发贝叶斯网络和概率编程的matlab开源库分享给大家，作为刚入门的你应该最为合适，另外这个代码在github上也能找到，还包括基于python的和基于R语言的库也能找到，如果大家有兴趣的化可以关注我一下，有问题一起探讨，谢谢！

通过贝叶斯网络对500组位置信息进行分类，位置信息一共分为4类，每类分类的正确率都达到90%以上

这是本人业余的破解版本，我也不知道有没有完全破解成功，不过去除了一些功能限制（比如可以保存超过15个结点的图），如果遇到有破解未成功的地方请联系我，仅供学习与试用谢谢。附上我唯一找到的中文教程：http://blog.sciencenet.cn/blog-82650-255141.html