pchc:使用pchc和相关算法的贝叶斯网络学习

使用PCHC算法的贝叶斯网络学习。PCHC代表PC爬山,这是一种新的混合算法,使用PC构建BN的骨架,然后应用爬山贪婪搜索。添加了更多算法和变体,如MMHC、FEDHC和Tabu搜索变体PCTABU、MMTABU和FEDTABU。相关论文包括:a) Tsagris M.(2021)。一种新的可扩展贝叶斯网络学习算法及其在经济学中的应用。计算经济学,57(1):341-367<doi:10.1007/s10614-020-10065-7>. b) Tsagris M.(2022)。FEDHC贝叶斯网络学习算法。数学2022,10(15):2604<doi:10.3390/路径10152604>.

版本: 1.2
取决于: R(≥4.0)
进口: 大statsr,bn学习,dcov公司,foreach公司,do并行,平行,快速,快速2,鲁棒基地,统计信息
建议: 大阅读器,Rgraphviz公司
出版: 2023-09-06
内政部: 10.32614/CRAN.包装.pchc
作者: 米歇尔·查格里斯
维护人员: 米歇尔·查格里斯(Michail Tsagris)<mtsagris at uoc.gr>
许可证: GPL-2型|GPL-3公司[扩展自:GPL(≥2)]
需要编译:
在视图中: 图形模型
CRAN检查: pchc结果

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参考手册: pchc.pdf文件

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macOS二进制文件: r释放(arm64):pchc_1.2.tgz型,r-oldrel(arm64):pchc_1.2.tgz型,r-版本(x86_64):pchc_1.2.tgz型,r-oldrel(x86_64):pchc_1.2.tgz型
旧来源: pchc档案

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