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我正在尝试从团购网站创建数据提取器算法，以构建交易聚合器。首先我需要一个算法来提取标题、价格、折扣、图像、坐标。

我有图像、折扣和坐标的解决方案，但对于标题和类别识别，我需要创建一个朴素贝叶斯算法。什么是最好的语言来做到这一点：php？Python？js？节点.js？

我需要什么来创建算法？

有例子的模型？等等。我给出了 100 个标题，然后给出了一些网站的所有网页内容，脚本可以识别什么句子是标题？

所以我不需要一个字。我需要一个句子，而那个句子有时<h1> - <h2>是其他的。

我正在寻找一个用 C++ 编写的开源贝叶斯网络分类器库。将不胜感激任何帮助找到一个。

我正在寻找有关创建贝叶斯网络的教程。我有理论信息和背景，但我想在一些现实生活中的例子中看到它。

你能给我推荐一些这样的教程吗？谢谢你。

有谁知道如何在 MATLAB 中重用 WEKA 模型？我最近在 WEKA 中创建了贝叶斯网络模型，我想在 MATLAB 中导入该模型，以便可以在 MATLAB 中重新创建贝叶斯网络。

请有人帮忙！！

我的问题特定于 MatLab 中 BayesNetToolbox 的“learn_params()”函数。在用户手册中，“learn_params()”被声明为仅在完全观察输入数据的情况下才适合使用。我已经用部分观察到的数据集进行了尝试，其中我将未观察到的值表示为 NaN。

似乎“learn_params()”可以处理数据集中不出现的 NaN 和节点状态组合。当我应用狄利克雷先验来平滑 0 值时，我得到所有节点的“合理”MLE 分布。我已经复制了我执行此操作的脚本。

有人可以澄清我所做的事情是否有意义，或者我是否遗漏了什么，即“learn_params()”不能与部分观察到的数据一起使用的原因。

我测试的 MatLab 脚本在这里：

这个问题与论文“识别贝叶斯网络中的独立性”中的一个概念有关，第 2 页和第 3 页。

在贝叶斯网络中，每个节点都表示为变量，箭头表示依赖关系。贝叶斯网络的标准查询是这样的：给一个变量a，一个贝叶斯网络D，一组变量Y的值y，任务是计算P(b|y)，给出证据y。

然后我们应该确定：（1）查询的答案是否对变量 a 的值敏感（2）查询的答案是否对存储的参数 p_a=P(c|pa(c)) 敏感节点 a。

在这里，我对（2）感到困惑。

首先，我认为每个节点代表一个ramdon变量，为什么p_a=P(c|pa(c))的信息也存储在节点中？这是什么意思？

其次，考虑变量b和a之间的条件独立性，为什么我们要区别对待（1）和（2）？

谢谢你。

论文链接： http ://www.cs.technion.ac.il/~dang/journal_papers/geiger1990identifying.pdf

贝叶斯网络和朴素贝叶斯分类器有什么区别？我注意到一个刚刚在 Matlab 中实现，因为classify另一个有一个完整的网络工具箱。

如果您能在回答中解释哪个更有可能提供更好的准确性，我将不胜感激（不是先决条件）。

我的项目如下所示：我的数据集是一堆人的资料，具有各种属性，例如 boolean hasJob 和 int healthScore，以及他们的收入。使用这些数据，我试图预测他们未来的收入。每个配置文件也有一个历史：例如，他们过去的属性和收入。

所以本质上我正在尝试将多组（x booleans，y numbers）映射到一个数字（来年的薪水）。

我考虑过神经网络、贝叶斯网络和用于函数拟合的遗传算法。有什么建议或意见吗？

提前致谢！——艾米丽

所以我正在尝试解决贝叶斯网络的问题。我知道某些事件的条件概率，比如会下雨。假设我从四个传感器（A1 - A4）中的每一个测量（布尔）值。我知道下雨的概率，并且在给定每个传感器的测量值的情况下，我知道下雨的概率。

现在我添加了一个新的转折。A4 不再可用，但 B1 和 B2 可用（它们也是布尔传感器）。给定 A4 的测量值，我知道 B1 和 B2 的条件概率。如何将这些概率合并到我的贝叶斯网络中以替换 A4 中丢失的数据？

我正在研究贝叶斯网络，微软有一个工具：http ://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/adapt/msbnx/default.aspx

当我说评估程序时，它评估 P(X)。但是我想找到某事的给定概率。像 P(X|Y) 即

我如何使用 Microsoft 贝叶斯网络编辑器来做到这一点？