mmb：任意依赖混合多元贝叶斯模型

支持完全和部分贝叶斯模型（因此任意）随机变量之间的依赖性。离散和连续支持变量，以及条件联合概率和概率使用核密度估计（KDE）估计密度。完整的通用形式，实现了对贝叶斯定理的扩展，以及简单的形式，即贝叶斯网络，都支持回归通过分段和KDE以及概率或相对值的估计离散或连续目标随机变量的可能性。这个包裹还提供了基于贝叶斯模型的真实统计距离度量。此外，这些措施可以促进邻里搜索，并估计数据点之间的相似度和距离。相关工作由贝叶斯（1763）完成<doi:10.1098/rstl.1763.0053>Scutari（2010）<doi:10.18637/jss.v035.i03>.

版本：	0.13.3
进口：	Rdpack公司，数据集，统计数据，foreach公司，平行，do并行
建议：	开发工具,测试那个,覆盖（covr）,e1071号,插入符号,针织物,市场营销,ggplot2,ggpubr公司,奶牛场,菲仑特里,Rtsne公司
出版：	2020-09-23
内政部：	10.32614/CRAN.包装.mmb
作者：	塞巴斯蒂安·霍内尔
维护人员：	Sebastian Hönel＜Sebastian.honel在lnu.se＞
错误报告：	https://github.com/MrShoenel/R-mmb/问题
许可证：	GPL-3公司
网址：	https://github.com/MrShoenel/R-mmb
需要编译：	不
CRAN检查：	mmb结果

文件：

参考手册：	mmb.pdf格式
渐晕图：	聚类分析

下载内容：

包源：	毫米b_0.13.3.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：mmb_0.13.3.zip格式，r版本：mmb_0.13.3.zip格式，r-oldrel：mmb_0.13.3.zip格式
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：毫米b_0.13.3.tgz，r-oldrel（arm64）：毫米b_0.13.3.tgz，r-版本（x86_64）：毫米b_0.13.3.tgz，r-oldrel（x86_64）：毫米b_0.13.3.tgz

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