图形化的界面，建立贝叶斯网络很方便，比MATLAB下的FullBNT简单，没有代码。

创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数学习 从一个文件里加载数据 从完整的数据中进行最大似然参数估计 先验参数 从完整的数据中（连续）更新贝叶斯参数 数据缺失情况下的最大似然参数估计（EM 算法） 参数类型 结构学习 穷举搜索 K2 算法 爬山算法 MCMC 主动学习 结构上的 EM 算法 肉眼观察学习好的图形结构 基于约束的方法 推断函数 联合树 消元法 全局推断方法 快速打分 置信传播 采样（蒙特卡洛法） 推断函数摘要 影响图 / 制定决策 DBNs、HMMs、Kalman 滤波器等等

贝叶斯网络和HMM.........................................................................................................................................................................................

C++实现朴素贝叶斯分类器, 代码干净, 整洁, 有示例, 有注释, 具有良好的封装性, 可直接迁移使用

贝叶斯网络工具箱采用MATLAB语言编制的贝叶斯网络工具箱(Bayesian Networks Toolbox,BNT)可实现贝叶斯网络结构学习、参数学习、推理和构建贝叶斯分类器,此工具箱在贝叶斯学习编程方面非常灵活。利用贝叶斯网络工具箱可以解决贝叶斯学习和推理问题

贝叶斯网络java,非常好哦，有交实验报告的，可以下

这个和我以前传的有了一点改动就是把训练模型和预测分为了2个工程了更方便了 里面有readme.txt. 还可以看看我前面上传那个工程的“资源描述”