matlabbnt工具箱吉布斯采样

㈠ 请问MATLAB 2013a这个版本怎么打开工具箱13版本左下角没有start键……

有两种方法，见图

第一种

㈡ 求大神帮忙查看用matlab的bnt工具箱编的贝叶斯网络程序准确率不高的问题，如解决悬赏现金200元！！！急！

第一步:下载贝叶斯网络工具箱
第二步:解压压缩包
第三步：将工具箱中bnt文件夹内复制容到matlab工具箱文件夹中（D:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox）
第四步：打开matlab2014a
贝叶斯网络是处理不确定信息做有效的表示方法之一。其关键的特征之一是提供了把整个概率分布分解成几个局部分布的方法，网络的拓扑结构表明如何从局部的概率分布获得完全的联合概率分布。
贝叶斯网络适合于对领域知识具有一定了解的情况，至少对变量间的依赖关系较清楚。否则直接从数据中学习贝叶斯网络结构复杂性极高（随节点的增加成指数级增长）

㈢ 跪求大神给翻译翻译，英语四级都没过的我实在看不懂，呜呜~~~

5.2抽样方法
抽样方法为
从概率生成新的人口
学习的模型
EDA。该类型的采样方法，因此依赖
该类
概率方法。传统上，概率逻辑采样
（PLS）[ 45 ]了
选择系统中，但其他建议包括
吉布斯抽样[ 35，103，
124，126 ]，和方法，找到最可能的
配置[ 75，104，
127 ]。mateda-2.0实现所有这些变体
抽样方法。
在runeda，的
抽样程序调用每一代人，除了
第一个地方
播种时，如：
newpop = eval（[采样
方法，'（N，模型，卡，selpop，selfunval
，采样参数）]）；
其中模型是一个含有概率描述单元阵列
模型。包含
选定的人口及其评价参数
的抽样方法
允许的采样算法的实现
从五月开始
以前发现的解决方案（如吉布斯抽样）。
下面的抽样
已实施的方法（见帮助函数名
对输入的细节
通过方法参数）：
•moageneratepopulation：样品使用吉布斯采样的马尔可夫网络。
•samplefda：
样品从分解模型PLS。
•samplegaussianunivmodel：从单变量高斯模型样本。
•samplegaussianfullmodel：全多元高斯样品
模型。
•：从混合单样本
高斯模型。
•：从混合样本
多元高斯
模型。
•samplebn：
样品从贝叶斯高斯人群体
网络使用请。
•samplempe BN：样本人口离散解的
第一个人
对应于给定的最可能的配置
模型和
剩下的人进行采样，利用PLS。
的samplebn和samplempe BN程序调用中定义的方法
BNT工具箱。EDAS，
使用多元高斯分布显示
患
由于很快停滞（指数）的下降
方差[ 8 ]。一部分
补救的办法是使用人工的方差膨胀。
因此，在mateda-2.0
一些使用高斯模型的算法包括：
作为一个功能的差异
缩放参数。自适应计划[ 9，25，39，
97】修改
在抽样的方差可以实现在这
框架。

精锐庆春屠老师 希望采纳 谢谢

㈣ 运行了一个MATLAB文件，需要用到BNT网络工具箱，运行出现了以下错误，是不是说明我的工具箱没有添加成功

把你的工具箱加到搜索路径上去

㈤ 如何在matlab2014a中添加贝叶斯网络工具箱

第一步:下载贝叶斯抄网络工具箱
第二步:解压压缩包
第三步：将工具箱中bnt文件夹复制到matlab工具箱文件夹中（D:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox）
第四步：打开matlab2014a
贝叶斯网络是处理不确定信息做有效的表示方法之一。其关键的特征之一是提供了把整个概率分布分解成几个局部分布的方法，网络的拓扑结构表明如何从局部的概率分布获得完全的联合概率分布。
贝叶斯网络适合于对领域知识具有一定了解的情况，至少对变量间的依赖关系较清楚。否则直接从数据中学习贝叶斯网络结构复杂性极高（随节点的增加成指数级增长）