2023.10.2官网发布的新版本。下载完成后，填写学生姓名和学校就可以免费使用，请勿商用。 用于构建、学习和探索贝叶斯网络和其他概率图形模型。

pdf_core的依赖扩展，将文件解压后拷贝到pdf_core下对应目录，属于依赖文件，github上开源

软件: anaconda jupyter notebook 运行代码文件：naive bayes.ipynb python环境

java编写的贝叶斯网络分类器（贝叶斯算法java版本的代码） JavaBayes-0.346.zip JavaBayes-javadoc-0.346.jar JavaBayes-manual-0.346.ps.gz

贝叶斯网络参数学习 课程项目-COL884（Spring'18）：人工智能的不确定性 创作者：Navreet Kaur [2015TT10917] 客观的： 警报贝叶斯网络给定数据的贝叶斯参数学习，每行最多有一个缺失值。 使用的算法： 期望最大化 目标： 这项任务的目的是获得学习贝叶斯网络的经验，并了解它们在现实世界中的价值。 设想： 医学诊断。 一些医学研究人员创建了贝叶斯网络，该网络对（某些）疾病和观察到的症状之间的相互关系进行建模。 作为计算机科学家，我们的工作是根据健康记录来学习网络的参数。 不幸的是，在现实世界中，某些记录缺少值。 我们需要尽力计算网络参数，以便以后可以将其用于诊断。 问题陈述： 我们得到了由研究人员创建的贝叶斯网络（如BayesNet.png所示），注意此处对八种诊断进行了建模：血容量不足，左心衰竭，过敏React，镇痛不足，肺栓塞，插管，弯管和断线。

这里的文件是： 1- load_data：从csv文件导入数据2- 可视化：打印特征分布的直方图。 在名为可视化的文件夹中的训练数据中的两个类。 3-estimate_：估计给定数据的模型4-classify_：根据模型和数据进行分类5-测试：使用 alpha=1:0.1:1000 测试 Naive 分类器并在可视化文件夹中打印一个名为 (accuracy 1-1000.pdf) 的图6- InspectTheModel：尝试衡量每个类的每个特征值的影响7-jointProb：计算给定一个类的两个给定特征值的联合概率8- 互信息：计算训练数据上的互信息以驱动最可能的依赖特征对。 9- testingBonus：使用候选特征对测试朴素分类器。 要运行演示，请运行testing.m，但是根据需要更改开始，步骤和结束！

贝叶斯网络可视化工具genie_academic最新版，具有参数学习、结构学习等功能。学术版，请勿用于商业用途。

基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法

dbn matlab代码BNT-SM 用于学生建模的贝叶斯网络工具箱（BNT-SM）旨在促进在学生建模社区中使用动态贝叶斯网络。 BNT-SM输入了一个数据集和一个由研究人员假设的贝叶斯网络模型的紧凑XML规范，该模型用于描述学生知识与观察到的行为之间的因果关系。 BNT-SM使用贝叶斯网络工具箱生成并执行代码以训练和测试模型。 BNT-SM使研究人员可以轻松地探索关于学生模型中知识表示的不同假设。 例如，通过改变贝叶斯网络的图形结构，我们研究了补习干预如何影响学生的知识状态-干预是可能脚手架还是可以帮助学生学习。 安装 BNT-SM是在Matlab中实现的，因此您需要安装并运行Matlab。 典型用法示例 下载并解压缩BNT-SM后，启动Matlab并执行 >> cd src >> setup >> cd ../model/kt >> [property evidence hash_bnet] = RunBnet('property.xml'); Property.xml是一个XML文件，用于指定我们正在构建的贝叶斯网络。 在目录BNT-SM / model中，您可以找到其他一些贝叶

matlab中的贝叶斯网络工具箱的使用说明书