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

一个很有用的关于贝叶斯网络的工具包，希望对大家有用

一个实用的贝叶斯网络仿真软件。能够实现大部分贝叶斯分类及推理。图形化的界面，上手很快 一个实用的贝叶斯网络仿真软件。能够实现大部分贝叶斯分类及推理。图形化的界面，上手很快

贝叶斯网络的K2结构学习 clear N = 4; dag = zeros(N,N); %C = 1; S = 2; R = 3; W = 4; % topological order C = 4; S = 2; R = 3; W = 1; % arbitrary order dag(C,[R S]) = 1; dag(R,W) = 1; dag(S,W)=1; false = 1; true = 2; ns = 2*ones(1,N); % binary nodes bnet = mk_bnet(dag, ns); bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet, C, 'CPT', [0.5 0.5]); bnet.CPD{R} = tabular_CPD(bnet, R, 'CPT', [0.8 0.2 0.2 0.8]); bnet.CPD{S} = tabular_CPD(bnet, S, 'CPT', [0.5 0.9 0.5 0.1]); bnet.CPD{W} = tabular_CPD(bnet, W, 'CPT', [1 0.1 0.1 0.01 0 0.9 0.9 0.99]); [n ncases] = size(data); % set default params type = cell(1,n); params = cell(1,n); for i=1:n type{i} = 'tabular'; %params{i} = { 'prior', 1 }; params{i} = { 'prior_type', 'dirichlet', 'dirichlet_weight', 1 }; end scoring_fn = 'bayesian'; discrete = 1:n; clamped = zeros(n, ncases); max_fan_in = n; verbose = 0; dag = zeros(n,n); for i=1:n ps = []; j = order(i); u = find(clamped(j,:)==0); score = score_family(j, ps, type{j}, scoring_fn, ns, discrete, data(:,u), params{j}); if verbose, fprintf('\nnode %d, empty score %6.4f\n', j, score), end done = 0; while ~done & (length(ps) score score = best_pscore; ps = [ps best_p]; if verbose, fprintf('* adding %d to %d, score %6.4f\n', best_p, j, best_pscore),end else done = 1; end end if ~isempty(ps) % need this check for matlab 5.2 dag(ps, j) = 1; end end