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。

材料包括《贝叶斯网引论》（张连文 郭海鹏, 2006, 科学出版社），《贝叶斯网络学习推理与应用》，《动态贝叶斯网络推理学习理论及应用》和《Fusion, Propagation, and Structuring in belief networks》四本材料

作者: 张连文 出版社: 科学出版 出版年: 2006-11 页数: 290 定价: 58.00元 ISBN: 9787030181701

GeNIe 2.0 可用于贝叶斯网络的计算工具 计算贝叶斯网络的工具，好用，可惜没有中文版的

详细的介绍了贝叶斯网络可视化软件GeNIe使用说明，适合初学者

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

MATLAB贝叶斯网络工具箱FULLBNT-1.0.4

曾经为了研究em算法，在网上搜寻了一个月的资料，也没有找到em算法的原代码，后来终于在一个资深教授那里找到相关资料，特地传上来和大家共享

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