【求助】基于java的贝叶斯网络

yuehan914 2016-05-02 08:01:45
用java写的一个可以构建贝叶斯网络并进行推理的一个程序。
具体实现功能:
1.可以自由画出贝叶斯网络模型
2.可以对刚画出的节点赋值(概率值)
3.可以对构建成的网络模型进行推理,得到最后一个节点发生的概率。

有大神会吗?
我这里有个做好的程序,但是找不到源码。有哪位大神曾经接触过这个吗?名字叫web4patch
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IamoneCoder 2017-07-06
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楼主请问能分享下java代码吗
yuehan914 2016-05-04
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引用 1 楼 attilax 的回复:
饿呢,可以的呀,给分后找我
给我留下您的QQ吧,我加您
yuehan914 2016-05-04
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给我留个您的QQ吧,我加您
attilax 2016-05-04
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饿呢,可以的呀,给分后找我
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9ce3e35e0f39 Apache Mahout 是一款基于 Java 的开源机器学习库,为构建大规模机器学习算法提供了工具。其中,“mahout-0.9 jar 包”指的是 Mahout 项目 0.9 版本的集合,包含一系列 jar 文件,是运行和开发 Mahout 应用的基础。该版本涵盖多个模块,像分布式推荐系统、分类、聚类和协同过滤等,主要借助 Hadoop 实现分布式处理,可应对海量数据。获取此 jar 包时遇到官网 IP 流量限制,一方面反映出 Mahout 的流行与受需求程度高,另一方面也体现出它在大数据分析和机器学习领域作为重要工具的地位。Mahout 旨在提供易用的机器学习算法,方便非专业数据科学家应用于实际项目。在 Mahout 0.9 中,有以下关键知识点:一是推荐系统,其基于用户行为和历史数据,有基于物品和用户的协同过滤等算法,可预测用户感兴趣项,在电商、媒体推荐等领域应用广泛;二是分类与回归,包含随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机等算法,用于文本分类、情感分析和预测任务;三是聚类,有 K-means、Fuzzy K-means、Canopy Clustering 等方法,常用于市场分割、网络流量分析等领域;四是频繁模式挖掘,通过 Apriori、FP-Growth 等算法找数据集中的频繁模式,可用于关联规则学习和购物篮分析;五是分布式计算,利用 Hadoop MapReduce 框架实现,能处理 PB 级数据,提高执行效率;六是可扩展性,随着硬件和数据增长,能轻松处理更大规模数据;七是 API 和工具,提供丰富 Java API 和命令行工具,方便开发者集成使用;八是社区支持,作为 Apache 软件基金会项目,有活跃社区,用户可在官方邮件列表、论坛和 GitHub 求助和贡献代码。“

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