pybn （下架）：请尝试 一个用于贝叶斯网络建模和推理的简单 python 库 特点： 具有以下功能的有向无环图 (DAG) 类：父母、孩子、祖先、后代、所有 v 结构、道德化。 无向图实现。 用于测试独立性的 a-Separation 类。 i-Separation，一种在 DAG 中测试独立性的替代方法，它考虑了初始变量及其后代，并且在更大的网络中速度更快。 具有乘法、除法、边缘化等操作的条件概率表 (CPT) 实现。 消除排序（最小邻居、最小权重、最小填充、加权最小填充） 变量消除（删除贫变量，独立于证据变量，创建一张新的根变量表，等等）。 实用程序： 从 BIF 文件加载网络。

头歌模式识别第二次实验 第1关：朴素贝叶斯分类算法流程

大规模贝叶斯层次建模 ，博客文章附带了源代码 。 注意：该代码是GPL-2许可的。 如果出于商业原因，您需要更宽松的许可，请与我联系以获得您的企业的许可。 安装 为了设置必要的环境： 创造一种环境， bhm-at-scale的帮助下， conda env create -f environment.yaml # or `environment.lock.yaml` for exact reproduction 激活新环境 conda activate bhm-at-scale 使用以下bhm-at-scale安装bhm-at-scale ： python setup.py install # or `develop` 然后看一看notebooks文件夹。 依赖性管理和可重复性 如果以后要通过pip和安装软件包，请始终在environment.yaml以及最终在setup.cf

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