如果你也在 怎样代写贝叶斯网络Bayesian network CS262A这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。贝叶斯网络Bayesian network（BN) 是一组具有可能相互因果关系的随机变量的联合概率分布的直观图形表示。BN 是一种机器学习数据分析技术，BN 建模方法补充了传统的统计数据分析方法，克服了维数灾难，自然地捕捉了模型变量之间的独立和依赖关系。
贝叶斯网络Bayesian network（也称为贝叶斯网络、贝叶斯网、信念网络或决策网络）是一种概率图解模型，通过有向无环图（DAG）表示一组变量及其条件依赖。贝叶斯网络是一个理想的工具，它可以对发生的事件进行预测，预测几个可能的已知原因中的任何一个是促成因素的可能性。例如，贝叶斯网络可以代表疾病和症状之间的概率关系。考虑到症状，网络可以用来计算各种疾病存在的概率。
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统计代写|贝叶斯网络代考Bayesian network代写|SMILEBN web application
The following steps in this section describe how a SMILEBN web application works for creating the BN models based on the combination of structure learning algorithms and weighting expert opinions scheme. The structure of the proposed framework is presented in Fig. 1. It shows a practical framework for building diagnostic Bayesian networks based on both learning algorithms and expert beliefs.The first step is to import the data from a database or the data stored in the text file to the SMILEBN web application. Users select the file from the list and then clicks on “OK” button.SMILEBN uses the data grid view to display the loaded data files and let’s users work with them much like with spreadsheets. If the data file does not contain any missing values, SMILEBN will inform the users about that and “Next” button will be enabled. Otherwise, SMILEBN will tell how many rows were selected and the corresponding ones will become highlighted in the data grid. Users must solve the missing values manually (See Fig. 2 and Fig. 3). Once they have a data set prepared they can proceed to learning the network by picking the method and setting it’s parameters. Note that if the data set contains continuous variables they will need to be discretized for some learning methods to be able to run, e.g. Naive (See Fig. 4 and Fig. 5). Fig. 6 shows the structure of a Bayesian network after applying the learning process. It shows the probability values over all nodes after performing Bayesian updating or belief updating (by clicking on “Update Belief” button) when the users move the mouse cursor over any node (See Fig.7). The user is allowed to perform a model diagnosis by entering observations (evidence) for some of the context and evidence variables. Fig. 8 shows the screenshot of the BN model diagnosis. The user begins the $\mathrm{BN}$ model diagnosis by performing a right click on a node and selects the state for setting the evidence for the test.
统计代写|贝叶斯网络代考Bayesian network代写|Conclusion and future work
This article presents a SMILEBN web application for building a Bayesian network model. The SMILEBN can build a BN model based on using two approaches. First, a BN model is built by applying the structure learning algorithms to a dataset. The variables in a dataset can be both discrete and continuous variables. The core reasoning engines of the SMILEBN web application consist of SMILE, SMILEarn, and JSMILE. SMILE is used for graphical probabilistic models and provides functionality to perform diagnosis. SMILEarn is used for obtaining data from a data source, pre-processing the data, and learning the causal structure of BN models. JSMILE is used for accessing the SMILE library from the web-based interface. Second, group decision making technique for weighting expert opinions scheme is applied to the $\mathrm{BN}$ model. This scheme is used to identify influential effects from parent variables to child variables in the BN model based on having information about the agreement and overall agreement measure produced by a group of experts. The sequential decision procedure is repeated until it determines a final subset of experts where all of them positively contribute to agreement for group decision making. Several steps of the decision procedure will be generated. The aims of the second approach are that we need to obtain the BN model, which all the experts agree to use, and to minimize the number of relationships among the nodes in the model for simplicity by setting a threshold value. When the number of relationships among the nodes decreases, the complexity of the conditional probability table on each child node also decreases.
Our future work will focus on improving a decision-oriented diagnosis approach. The SMILEBN will be extended to cope with influence or relevance diagrams.
贝叶斯网络代写
统计代写|贝叶斯网络代考Bayesian network代写|SMILEBN web application
本节中的以下步骤描述了 SMILEBN Web 应用程序如何基于结构学习算法和加权专家意见方案的组合来创建 BN 模型。所提出框架的结构如图 1 所示。它显示了一个基于学习算法和专家信念构建诊断贝叶斯网络的实用框架。第一步是从数据库中导入数据或存储在文本中的数据文件到 SMILEBN Web 应用程序。用户从列表中选择文件，然后单击“确定”按钮。SMILEBN 使用数据网格视图显示加载的数据文件，让用户像使用电子表格一样使用它们。如果数据文件不包含任何缺失值，SMILEBN 将通知用户并启用“下一步”按钮。否则，SMILEBN 将告诉您选择了多少行，并且相应的行将在数据网格中突出显示。用户必须手动解决缺失值（见图 2 和图 3）。一旦他们准备好数据集，他们就可以通过选择方法并设置参数来继续学习网络。请注意，如果数据集包含连续变量，则需要对它们进行离散化以使某些学习方法能够运行，例如 Naive（参见图 4 和图 5）。图 6 显示了应用学习过程后的贝叶斯网络的结构。它显示了当用户将鼠标光标移动到任何节点上时，执行贝叶斯更新或信念更新（通过单击“更新信念”按钮）后所有节点的概率值（见图 7）。允许用户通过输入一些上下文和证据变量的观察（证据）来执行模型诊断。图 8 显示了 BN 模型诊断的屏幕截图。用户开始乙ñ通过在节点上单击鼠标右键并选择用于设置测试证据的状态来进行模型诊断。
统计代写|贝叶斯网络代考Bayesian network代写|Conclusion and future work
本文介绍了一个用于构建贝叶斯网络模型的 SMILEBN Web 应用程序。SMILEBN 可以使用两种方法构建 BN 模型。首先，通过将结构学习算法应用于数据集来构建 BN 模型。数据集中的变量既可以是离散变量，也可以是连续变量。SMILEBN Web 应用程序的核心推理引擎由 SMILE、SMILEarn 和 JSMILE 组成。SMILE 用于图形概率模型并提供执行诊断的功能。SMILEarn 用于从数据源获取数据，对数据进行预处理，以及学习 BN 模型的因果结构。JSMILE 用于从基于 Web 的界面访问 SMILE 库。其次，将加权专家意见方案的群体决策技术应用于乙ñ模型。该方案用于识别 BN 模型中父变量对子变量的影响，基于一组专家产生的一致性和整体一致性测量信息。重复顺序决策过程，直到确定最终的专家子集，其中所有专家都对集体决策的协议做出积极贡献。将生成决策过程的几个步骤。第二种方法的目的是我们需要获得所有专家都同意使用的BN模型，并通过设置阈值来最小化模型中节点之间的关系数量。当节点之间的关系数量减少时，每个子节点上的条件概率表的复杂度也会降低。
我们未来的工作将集中在改进以决策为导向的诊断方法上。SMILEBN 将被扩展以处理影响或相关图。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在微观经济学代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种微观经济学代写Microeconomics相关的作业也就用不着 说。
机器学习代写
机器学习（ML）是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用中，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。机器学习与统计学密切相关，统计学专注于使用计算机进行预测，但并非所有的机器学习都是统计学习。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。
统计推断代写
统计推断是指从数据中得出关于种群或科学真理的结论的过程。进行推断的模式有很多，包括统计建模、面向数据的策略以及在分析中明确使用设计和随机化。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。