Сеть Baysian с двумя скрытыми переменными; Параметр обучение

Question

Это структура сети я хочу узнать:

сеть соответствует потребительскому исследованию относительно сыра. Потребители должны оценивать материал, касающийся сыра, например: «Этот сыр имеет сложный, разнообразный вкус» по шкале от 1 до 4. (От «Я не согласен полностью» на «Я полностью согласен»). Внизу у нас есть явные переменные; которые наблюдаются таким образом. Наблюдения соответствуют рейтингам. Глобальная метка также является наблюдаемой переменной (от 1 до 10).

Так что я ищу пакет R, который может узнать параметры этой Байесовской сети. Проблема в том, что Taste и Texture являются скрытыми ненаблюдаемыми переменными.

Я попытался просмотреть общие пакеты для байесовского обучения, например bnlearn или deal, но ни один из них, похоже, не справляется с этими скрытыми переменными. Кто-нибудь знает пакет R, который мог бы сделать то, что я пытаюсь достичь?

Answer 1

У меня также было трудное время, чтобы найти пакеты, которые выполняют этот вид обучения. Вы должны использовать свой словарный запас; никакой прямой вопрос не приведет вас к вашему ответу. Попробуйте найти пакеты о скрытых марковских моделях, моделях дерева Маркова, модели Ensemble Learning, Polytree, SVM и т. Д.

За пределами мира R вы можете попробовать использовать программное обеспечение Tetrad IV, которое также является бесплатным программным обеспечением. Является одной из лучших альтернатив, которые я смог найти до сих пор.

Кроме того, может быть, один из них может помочь вам:

http://www.rug.nl/research/portal/files/19259421/Chapter_4.pdf

http://projecteuclid.org/download/pdfview_1/euclid.aos/1333567191