新版本: BayesiaLab 9
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 9 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 9，可以更好地利用贝叶斯网络范式的强大特性来探索复杂的高维问题域。
新的和更新的特性和功能
以下是 BayesiaLab 9 中发布的一小部分新功能或更新功能：
- 目标和功能节点优化工具通过新选项和输出得到增强。
- 新的最相关解释功能为您当前的证据集提供精确而简洁的解释。
- 通过设置结构先验，您可以合并有关结构的任何可用的部分先验知识。
- 您可以使用 BayesiaLab 的新平滑自举算法 Data Perturbation 提高机器学习模型的质量。 它不仅通过每个粒子的权重，而且通过整体结构系数扰乱样本数据。
- 您可以通过重采样/装袋自动估计结构先验。 这对于小数据集尤其强大，因为您不再需要搜索最佳结构系数。
- 作为学习因果贝叶斯网络的一步，您可以通过重采样/Bagging在变量之间引入偏序。
- 马尔可夫毯学习算法现在可以考虑由时间指数或禁止弧定义的弧方向性约束。
- 变量聚类的交叉验证现在具有纯度以估计因子的质量。
- 代码导出功能（可选），现在可以生成 Python 代码。 这段代码嵌入到您自己的程序中时，可以计算给定马尔可夫毯的目标节点的后验概率。
- 通过单独订阅，新的媒体工具可让您访问为期 3 天的介绍性和高级 BayesiaLab 课程的演示幻灯片和录制视频。
- 在 3D 映射工具中，您现在可以将纹理应用于节点并使用自动旋转来创建贝叶斯网络模型的视觉吸引力动画。
有关所有新功能的完整文档，请参阅 BayesiaLab 库。
给当前 BayesiaLab 用户的注意事项
现有用户在启动当前版本的 BayesiaLab（5.4 或更高版本）时，将被提示下载新版本。 或者，您可以通过 BayesiaLab 中的“帮助”菜单检查可用更新
对于所有租用/定期许可证和具有当前技术支持订阅的永久许可证，升级都是免费的。
请注意，使用 BayesiaLab 9 保存的 xbl 文件无法使用较早版本的 BayesiaLab 打开。
新版本: BayesiaLab 8
自从2001年起，BayesiaLab一直是贝叶斯网络软件无可争议的参考标准。通过进一步扩展贝叶斯网络形式的研究和分析应用范围，版本8将门槛进一步提高。 借助BayesiaLab 8，可以更好地利用贝叶斯网络范式的强大特性来探索复杂的高维问题域。
新的和更新的特征和功能
以下是在BayesiaLab 8中发布的少量新功能或更新功能：
- "启动页面"使您可以快速访问BayesiaLab的主要功能和最新网络。
- 您可以从五个预定义的图形元素中选择每个节点的外观：光盘，徽章，监视器，仪表和条形图。
- 复制节点，弧和注释时，还可以粘贴这些对象的格式。
- 数据导入向导建议根据数据集中观测值的数量将连续变量离散化的区间数。
- R2-GenOpt *是R2-GenOpt的扩展版本，它利用特定的MDL分数来选择合适数量的区间数。
- 参数更新考虑了在监视器中的观察值集，以更新贝叶斯网络的定量部分。
- 除了多象限分析（Multi-Quadrant Analysis）之外，您还可以使用影响目标和配置文件工具来分析分段数据集。
- 您可以使用搜索来查找并运行操作。
- 您可以直接将长名称与节点相关联，而不必使用节点注释字段。
- 全新的WebSimulator编辑器允许您在发布之前在BayesiaLab中定义和测试模拟器的所有设置。
- BayesiaLab浮动令牌许可证的用户可以定义与Bayesia许可证服务器自动断开连接的不活动超时参数。
此外，全新的图标集使BayesiaLab 8在所有设备，屏幕尺寸和分辨率上都具有清新鲜明的外观。
请参阅BayesiaLab图书馆查看所有新的功能的完整文档。
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