| Asia | 亚洲数据集 | ||
| Asiamat | 阿西亚马特 | ||
| Boston | 波士顿住房数据 | ||
| compact2full | 全DBN邻接矩阵的推导 | ||
| compareDAGs | 比较两个DAG | ||
| compareDBNs | 比较两个DBN | ||
| dag.threshold | 估计对应于后验概率阈值的图 | ||
| DAGscore | 计算单个DAG的BGe/BDe分数 | ||
| DBNdata | 两步动态贝叶斯网络的模拟数据集由12个连续动态节点和3个静态离散节点的随机动态贝叶斯网络生成的包含100个观测值的合成数据集。DBN包括5个时间片的观测结果。 | ||
| DBNmat | 动态贝叶斯网络的邻接矩阵 | ||
| DBNscore | 计算单个DBN的BGe/BDe分数 | ||
| DBNunrolled | 动态贝叶斯网络的展开邻接矩阵 | ||
| edges.posterior | 单边缘后验概率的估计 | ||
| full2compact | DBN紧邻接矩阵的推导 | ||
| graph2m | 图的邻接矩阵的推导 | ||
| gsim | 高斯连续贝叶斯网络的模拟数据集 | ||
| gsim100 | 高斯连续贝叶斯网络的模拟数据集 | ||
| gsimmat | 模拟数据集的邻接矩阵 | ||
| iterations.check | 基于已知贝叶斯网络的迭代MCMC方案性能评估 | ||
| iterativeMCMC | 扩展搜索空间上基于迭代顺序MCMC算法的结构学习 | ||
| m2graph | 从邻接矩阵求图 | ||
| orderMCMC | 基于顺序MCMC算法的结构学习 | ||
| partitionMCMC | 基于分区MCMC的DAG结构采样 | ||
| plotDBN | 绘制DBN | ||
| plotdiffs | 绘制两个图形之间的差异 | ||
| plotdiffs.DBN | 绘制两个DBN之间的差异 | ||
| plotpcor | 基于两个样本的单边缘后验概率比较 | ||
| plotpedges | 绘制单条边的后验概率 | ||
| sample.check | 基于已知贝叶斯网络的抽样算法性能评估 | ||
| scoreagainstDAG | 根据DAG计算样本得分 | ||
| scoreparameters | 初始化分数对象 |