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チュートリアルこのチュートリアルでは、Hugin GUIでの主な機能すべてについて、包括的なユーザーガイドを行います。ベイジアンネットワークとインフルエンス・ダイアグラムを用いたHugin知識ベースを構築できるようになります。さらに主な機能を使うための学習ができます。 ベイジアンネットワークの構築このチュートリアルでは、Hugin GUIで小規模なベイジアンネットワークを実装する方法を示します。 インフルエンス・ダイアグラムの構築このチュートリアルでは、Hugin GUIで小規模なインフルエンスダイアグラムを実装する方法を示します。葉が落ちてしまったりんごの木になんらかの処置を行うべきかどうか決定するリンゴ農園のアップル・ジャックを支援します。 学習機能の使用現在のところHugin GUIでは、適応学習とEM学習の2種類のパラメトリック学習をサポートしています。パラメトリック学習は、知識ベースの構造を構築して、条件付き確率表を完成させたいときに行います。方法は2つの事例をご覧ください。 オブジェクト指向ベイジアンネットワークの構築このチュートリアルでは、Hugin GUIでオブジェクト指向のベイジアンネットワークを実装する方法を示します。 テーブル・ジェネレータの使用このチュートリアルでは、離散確率ノード(chance node)の表の作成を簡単にするために、テーブル・ジェネレーター機能がどうのように使用されるかを示します。 ケース・ジェネレータの使用現存のナレッジベースから事例のデータベースを作る方法を示します。
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