Skip to content

GitLab

  • Menu
Projects Groups Snippets
    • Loading...
  • Help
    • Help
    • Support
    • Community forum
    • Submit feedback
  • Sign in / Register
  • B BAMT
  • Project information
    • Project information
    • Activity
    • Labels
    • Members
  • Repository
    • Repository
    • Files
    • Commits
    • Branches
    • Tags
    • Contributors
    • Graph
    • Compare
  • Issues 1
    • Issues 1
    • List
    • Boards
    • Service Desk
    • Milestones
  • Merge requests 0
    • Merge requests 0
  • CI/CD
    • CI/CD
    • Pipelines
    • Jobs
    • Schedules
  • Deployments
    • Deployments
    • Environments
    • Releases
  • Monitor
    • Monitor
    • Incidents
  • Packages & Registries
    • Packages & Registries
    • Package Registry
    • Container Registry
    • Infrastructure Registry
  • Analytics
    • Analytics
    • Value stream
    • CI/CD
    • Repository
  • Wiki
    • Wiki
  • Snippets
    • Snippets
  • Activity
  • Graph
  • Create a new issue
  • Jobs
  • Commits
  • Issue Boards
Collapse sidebar
  • ITMO-NSS-team
  • BAMT
  • Wiki
  • 5. Руководство пользователя

Last edited by Irina Deeva Jun 09, 2020
Page history
This is an old version of this page. You can view the most recent version or browse the history.

5. Руководство пользователя

После подготовки данных можно приступить к построению необходимой структуры.

Первую байесовскую сеть для первого модуля можно построить, запустив функцию train_model и передав в него необходимые данные, количество кластеров для заполнения скрытой переменной, а также список номеров узлов модели, которые не являются инициализирующими, то есть могут иметь родителей. Функция возвратит обученную байесовскую сеть. Основная идея состоит в том, что при обучении модели сети в ней сразу же резервируется ещё один узел скрытой переменной. Скрытая переменная агрегирует в себе всю информацию сети, с которой обучается. В начале она заполняется дискретным распределением, построенным на распределении кластеров передаваемых данных. То есть в данной нотации кластер - это метка агрегированной информации по всем узлам сети.

Обученную модель можно сохранить в папку models, запустив

Clone repository
  • 1. Байесовская сеть
  • 2. Алгоритм идентификации байесовской сети
  • 3. Сэмплирование синтетических данных
  • 4. Подготовка данных
  • 5. Руководство пользователя
  • Home