Banjo: Bayesian Network Inference with Java Objects
Banjo is a software application and framework for structure learning of static and dynamic Bayesian networks, developed under the direction of Alexander J. Hartemink in the Department of Computer Science at Duke University. Banjo was designed from the ground up to provide efficient structure inference when analyzing large, research-oriented data sets, while at the same time being accessible enough
Bayesian Self-Organizing Map Simulation using Java Applet (Japanese)
ベイジアン自己組織化写像シミュレーション（Ver. 1.3） (To English version) 用語解説 ベイジアン自己組織化写像(BSOM)は, 確率モデルに基づいて データの分布を推定する方法の一つで、その推定アルゴリズムはある種のニューラルネットの 学習アルゴリズムとみなす事も出来ます。 下の図の黒い点は人工的に生成されたデータ点を表します。 青い丸とそれを結ぶ青い線は, それぞれBSOMモデルのパラメータである中心点と トポロジーを表します。 この中心点は最初はランダムに配置されています。 トポロジーの役割は、それに沿ってパラメータが緩やかに変化すると言う制約を与えることによって 推定を安定させる事にあります。 ベイズ統計ではそのような制約はパラメータの事前確率として表現されます。 このアプレットはBSOMモデルの最大事後確率推定(MAP推定)を EMアルゴリズムで実行する
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