【文件属性】：
文件名称：BayesianProbReasoning:AI项目，CSE 5290
文件大小：5KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-06 11:57:32
Python
贝叶斯概率推理
任务： AI Group项目，贝叶斯概率推理
课程： CSE 4301，2021年Spring
学生： Calvin Burns cburns2017@my.fit.edu ，Carlos Cepeda ccepeda2018@my.fit.edu
依存关系
该项目使用Python。 任何安装的Python>版本3都可以使用。
在大多数系统上，应该创建一个python虚拟环境来运行该项目。 如果您已安装python和pip，则可以使用 。
有了python安装程序的版本后，即可安装所需的依赖项numpy 。
为此，请运行： pip install numpy
编译并运行
编译并运行： python main.py
样本输入/输出
输入网络：
example_network = BayesNet([
('Burglary', '', 0.001),
【文件预览】：
BayesianProbReasoning-main
----main.py(8KB)
----README.md(4KB)
----.gitignore(53B)