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贴子主题：讨论贝叶斯网络相关

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前段时间在看本体基础概念，现在要着手应用于实际了。由于相关课题可能要牵扯到贝叶斯网络方面的知识，看了2天资料，觉得很没头绪，希望大家讨论来加快理解。谢谢：）
我先说：
   贝叶斯网络可以描述状态和状态之间的关系。这样一个关系图中节点表示概念，连线表示关系。这些关系可以有一个量化的可信度，并且用一个概率描述。我们可以通过这样一张网络估计出某状态出现的可能性。在网络中每个节点概率的计算，可以用贝叶斯公式来进行，贝叶斯网络因此而得名。由于网络的每个弧有一个可信度，贝叶斯网络也被称作信念网络 (belief networks)。
   使用贝叶斯网络必须知道各个状态之间相关的概率。它的训练比较复杂，从理论上讲，它是一个 NP-complete 问题，也就是说，对于现在的计算机是不可计算的。但是，对于某些应用，这个训练过程可以简化，并在计算上实现。
   目前IBM Watson 研究所的茨威格博士 (Geoffrey Zweig) 和西雅图华盛顿大学的比尔默 (Jeff Bilmes) 教授完成了一个通用的贝叶斯网络的工具包。

好了只有这些，最后希望朋友们谁有上面提到贝叶斯网络工具包或是别的什么免费软件，当然开源最好了，以及这方面的优秀论文共享一下，再次感谢！！！


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