Python 创建类似于贝叶斯信念网络的函数
如果我有一个场景的结果列表，比如： （快/慢），（离家近/离家远），（汽车、卡车），（白天/夜间） 以及一份成果清单： 慢速/离家近/汽车/白天 快速/远离家乡/卡车/夜间 慢速/离家近/汽车/夜间 快速/离家近/卡车/白天 慢速/离家近/汽车/白天 我想创建一个类似于贝叶斯信念网络的东西，在这个网络中，我可以说，'考虑到它远离家乡，慢/快/车/卡车/白天的概率是多少，创建一个公式来提供这个输出的最佳方法是什么 我熟悉贝叶斯信念网络，但我想还有其他方法来创建这个公式，最好是用python。有没有一种公认的技术可以用来创建这种易于算法重现的函数？我的问题是BBN太大了，我不太熟悉从给定输入的算法设置它们 如果BBN是最好的解决方案，那么建立BBN的首选技术是什么？我更关心的是图书馆或例子，而不是透彻的解释，因为似乎缺乏可用的资源Python 创建类似于贝叶斯信念网络的函数,python,bayesian,bayesian-networks,Python,Bayesian,Bayesian Networks,如果我有一个场景的结果列表，比如： （快/慢），（离家近/离家远），（汽车、卡车），（白天/夜间） 以及一份成果清单： 慢速/离家近/汽车/白天 快速/远离家乡/卡车/夜间 慢速/离家近/汽车/夜间 快速/离家近/卡车/白天 慢速/离家近/汽车/白天 我想创建一个类似于贝叶斯信念网络的东西，在这个网络中，我可以说，'考虑到它远离家乡，慢/快/车/卡车/白天的概率是多少，创建一个公式来提供这个输出的最佳方法是什么 我熟悉贝叶斯信念网络，但我想还有其他方法来创建这个公式，最好是用python。有没有