貝葉斯網路軟體科學軟體

Ⅵ 數據挖掘免費軟體工具有哪些

Rapid Miner，原名YALE又一個學習環境，是一個用於機器學習和數據挖掘實驗的環境，用於研究和實際的數據挖掘任務。毫無疑問，這是世界領先的數據挖掘開源系統。該工具以Java編程語言編寫，通過基於模板的框架提供高級分析。

它使得實驗可以由大量的可任意嵌套的操作符組成，這些操作符在XML文件中是詳細的，並且是由快速的Miner的圖形用戶界面完成的。最好的是用戶不需要編寫代碼。它已經有許多模板和其他工具，讓我們可以輕松地分析數據。

2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最適合處理文本分析等大型項目，其可視化界面非常有價值。 它允許您在不編程的情況下生成各種數據挖掘演算法。 它也可以用於異常檢測、貝葉斯網路、CARMA、Cox回歸以及使用多層感知器進行反向傳播學習的基本神經網路。

3.Oracle Data Mining

Oracle。 作為“高級分析資料庫”選項的一部分，Oracle數據挖掘功能允許其用戶發現洞察力，進行預測並利用其Oracle數據。您可以構建模型來發現客戶行為目標客戶和開發概要文件。

Oracle Data Miner GUI使數據分析師、業務分析師和數據科學家能夠使用相當優雅的拖放解決方案處理資料庫內的數據。 它還可以為整個企業的自動化、調度和部署創建SQL和PL / SQL腳本。

Ⅶ 貝葉斯網路主流工具軟體

目前國際上存在許多種 BN 處理工具，一般均同時支持多種圖模型處理。下面介紹幾種比較常見的 BN 工具軟體。

( 1) Hugin Expert: 該軟體包括一系列產品，自稱是基於 BN 的人工智慧領域的領航者，既可作為單個工具使用，也可集成到其他產品中使用。目前在軟體、醫學、工業、軍事、警容、信息處理以及農業等多個領域得到了廣泛應用。如用應用於 NOKIA 公司的移動網路故障診斷、醫學決策支持、隧道施工設計階段的決策支持、數據挖掘及風險評估等。

( 2) 微軟的 BBN( Microsoft Belief Networks) : 該軟體採用視窗界面，界面友好且操作簡單，並且提供了 API 介面，以供 VB 調用。缺點是用戶不能自主選擇概率推理演算法，且不提供結構學習功能，即不能從數據中學習建立 BN 模型。

( 3) Netica: 該軟體是加拿大 Norsys 軟體公司開發研製的圖模型處理工具。其主要特點是提供了圖形化的建模界面及概率參數展示界面，方便直觀且易於操作，並且提供了 API介面，供 Java 調用。缺點是用戶不能自主選擇概率推理演算法。

( 4) Ergo: 該軟體是由 Noetic 公司開發研製的可視化建模分析軟體，它功能單一且應用范圍較窄，主要用於專家系統的建立，對節點的個數和狀態空間的范圍都有一定程度上的限制。

( 5) BNJ: 是由肯尼索州立大學開發的開放源碼軟體，採用視窗界面，兼容其他 BN 建模軟體的文件格式，包括 Netica、Ergo、Hugin Expert、GeNie 等。支持精確推理和近似推理、結構學習和參數學習，並且提供了 API 介面供調用。該軟體最大的缺點是可操作性差，且幫助功能相對較弱。

( 6) GeNie 2. 0: 該軟體是匹茲堡大學決策系統實驗室( Decision Systems Laboratory，U-niversity of Pittsburgh) 開發研製的圖模型處理軟體。採用了圖形化建模界面，界面直觀，操作簡單，提供多種推理演算法，且支持結構學習和參數學習。該實驗室還用 VC + + 開發了API 介面 SmileX 和 Smile. net ，以供 VB、VC + + 、Java、C Sharp 等多種語言調用。

上述工具各有特點，本文選用了 GeNie 軟體及其提供的 Smile. net 軟體包，進行 BN 模型構建、BN 學習及推理等工作。圖 2. 1 為 GeNie 2. 0 軟體的主界面。

圖 2. 1 Genie2. 0 主界面

Ⅷ 怎麼通俗易懂地解釋貝葉斯網路和它的應用

我們首先呢下載貝葉斯網路工具箱再個呢解壓壓縮包然後將工具箱中bnt文件夾復制到matlab工具箱文件夾中（D:Program FilesMATLABR2014a oolbox）最後是打開matlab2014a，貝葉斯網路是處理不確定信息做有效的表示方法之一。其關鍵的特徵之一是提供了把整個概率分布分解成幾個局部分布的方法，網路的拓撲結構表明如何從局部的概率分布獲得完全的聯合概率分布。 貝葉斯網路適合於對領域知識具有一定了解的情況，至少對變數間的依賴關系較清楚。否則直接從數據中學習貝葉斯網路結構復雜性極高（隨節點的增加成指數級增長）在這個網路meta分析中，研究者比較了多種非類固醇抗炎葯治療膝、 髖關節骨性關節炎疼痛的療效，那兩個大點就是樣本量最大的兩個不同的葯物組（變數）。當然，偉大的貝葉斯統計怎麼會僅僅局限於對文獻數據的網路meta分析？教科書上說，貝葉斯網路，既形式上，一個貝葉斯網路就是一個有向無環圖，結點表示隨機變數，可以是可觀測量、隱含變數、未知參量或假設等；結點之間的郵箱邊表示條件依存關系，箭頭指向的結點依存於箭頭發出的結點（父節點），每個結點都與一個概率函數相關。看看！說明啥？長得多麼多麼像醫學中各個疾病與其危險因素的關系啊！多麼多麼像臨床診斷指南里一下症狀中幾條中滿足幾條考慮診斷的診斷軸啊！