贝叶斯网络软件科学软件

Ⅵ 数据挖掘免费软件工具有哪些

Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。

它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在XML文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。

2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。 它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。 它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。

3.Oracle Data Mining

Oracle。 作为“高级分析数据库”选项的一部分，Oracle数据挖掘功能允许其用户发现洞察力，进行预测并利用其Oracle数据。您可以构建模型来发现客户行为目标客户和开发概要文件。

Oracle Data Miner GUI使数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使用相当优雅的拖放解决方案处理数据库内的数据。 它还可以为整个企业的自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。

Ⅶ 贝叶斯网络主流工具软件

目前国际上存在许多种 BN 处理工具，一般均同时支持多种图模型处理。下面介绍几种比较常见的 BN 工具软件。

( 1) Hugin Expert: 该软件包括一系列产品，自称是基于 BN 的人工智能领域的领航者，既可作为单个工具使用，也可集成到其他产品中使用。目前在软件、医学、工业、军事、警容、信息处理以及农业等多个领域得到了广泛应用。如用应用于 NOKIA 公司的移动网络故障诊断、医学决策支持、隧道施工设计阶段的决策支持、数据挖掘及风险评估等。

( 2) 微软的 BBN( Microsoft Belief Networks) : 该软件采用视窗界面，界面友好且操作简单，并且提供了 API 接口，以供 VB 调用。缺点是用户不能自主选择概率推理算法，且不提供结构学习功能，即不能从数据中学习建立 BN 模型。

( 3) Netica: 该软件是加拿大 Norsys 软件公司开发研制的图模型处理工具。其主要特点是提供了图形化的建模界面及概率参数展示界面，方便直观且易于操作，并且提供了 API接口，供 Java 调用。缺点是用户不能自主选择概率推理算法。

( 4) Ergo: 该软件是由 Noetic 公司开发研制的可视化建模分析软件，它功能单一且应用范围较窄，主要用于专家系统的建立，对节点的个数和状态空间的范围都有一定程度上的限制。

( 5) BNJ: 是由肯尼索州立大学开发的开放源码软件，采用视窗界面，兼容其他 BN 建模软件的文件格式，包括 Netica、Ergo、Hugin Expert、GeNie 等。支持精确推理和近似推理、结构学习和参数学习，并且提供了 API 接口供调用。该软件最大的缺点是可操作性差，且帮助功能相对较弱。

( 6) GeNie 2. 0: 该软件是匹兹堡大学决策系统实验室( Decision Systems Laboratory，U-niversity of Pittsburgh) 开发研制的图模型处理软件。采用了图形化建模界面，界面直观，操作简单，提供多种推理算法，且支持结构学习和参数学习。该实验室还用 VC + + 开发了API 接口 SmileX 和 Smile. net ，以供 VB、VC + + 、Java、C Sharp 等多种语言调用。

上述工具各有特点，本文选用了 GeNie 软件及其提供的 Smile. net 软件包，进行 BN 模型构建、BN 学习及推理等工作。图 2. 1 为 GeNie 2. 0 软件的主界面。

图 2. 1 Genie2. 0 主界面

Ⅷ 怎么通俗易懂地解释贝叶斯网络和它的应用

我们首先呢下载贝叶斯网络工具箱再个呢解压压缩包然后将工具箱中bnt文件夹复制到matlab工具箱文件夹中（D:Program FilesMATLABR2014a oolbox）最后是打开matlab2014a，贝叶斯网络是处理不确定信息做有效的表示方法之一。其关键的特征之一是提供了把整个概率分布分解成几个局部分布的方法，网络的拓扑结构表明如何从局部的概率分布获得完全的联合概率分布。 贝叶斯网络适合于对领域知识具有一定了解的情况，至少对变量间的依赖关系较清楚。否则直接从数据中学习贝叶斯网络结构复杂性极高（随节点的增加成指数级增长）在这个网络meta分析中，研究者比较了多种非类固醇抗炎药治疗膝、 髋关节骨性关节炎疼痛的疗效，那两个大点就是样本量最大的两个不同的药物组（变量）。当然，伟大的贝叶斯统计怎么会仅仅局限于对文献数据的网络meta分析？教科书上说，贝叶斯网络，既形式上，一个贝叶斯网络就是一个有向无环图，结点表示随机变量，可以是可观测量、隐含变量、未知参量或假设等；结点之间的邮箱边表示条件依存关系，箭头指向的结点依存于箭头发出的结点（父节点），每个结点都与一个概率函数相关。看看！说明啥？长得多么多么像医学中各个疾病与其危险因素的关系啊！多么多么像临床诊断指南里一下症状中几条中满足几条考虑诊断的诊断轴啊！