新版本: BayesiaLab 10
自 2001 年以来，BayesiaLab 一直是贝叶斯网络软件无可争议的参考标准。第 10 版通过进一步扩展贝叶斯网络形式主义的研究和分析应用范围，进一步提高了标准。借助 BayesiaLab 10，可以更好地利用贝叶斯网络范式的强大属性来探索复杂的高维问题域。
以下是 BayesiaLab 10 中的一小部分新功能或更新功能：
- 因果影响的独立性自动使父节点脱离，以便有效地代表亲子关系。
- Multi-Restart Parameter Updating随机生成隐藏节点分布的多个初始化，以逃避局部最优。
- 参数更新和超参数更新现在考虑加权观察（来自证据场景和数据集）。
- 批量学习自动并行运行一组选定的结构学习算法，并允许您轻松比较生成的网络
- 预测分析根据监督模型的预测生成贝叶斯网络，以精确分析模型的性能。
- K-Fold 交叉验证 现在提供了一个分层选项，这对于不平衡的目标节点非常有用。
- 现在可以使用散点图来直观地评估网络性能以预测连续 值。
- 函数节点现在支持时间关系来表示动态函数。
- 使用Marginalize & Delete功能，您可以删除弧，而不会丢失由剩余父项量化的依赖关系。
- 增量和保存通过使用版本号保存您的网络来跟踪项目的演变。
- 现在 ，所有平台（即 Windows、Mac 和 Linux）上的 BayesiaLab 都有一个通用的内存管理功能。设置现在统一下首选项 > 常规 > 内存管理.
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