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Project description
Lab 2 IA
init(self, nodes, edges): el constructor de la clase. Recibe una lista de nodos y un diccionario de bordes, donde las claves son los nombres de los nodos y los valores son listas de los nombres de los nodos padre.
is_fully_described(self): comprueba si se han definido los factores de probabilidad de todos los nodos de la red. Devuelve true si estoe es cierto y false si no
compact(self): devuelve una cadena que representa la red bayesiana de forma compacta.
representation(self): devuelve una cadena que representa la red bayesiana de forma detallada. Incluye la tabla de probabilidad de cada nodo dada la probabilidad condicional de sus padres.
compute_factor(self, node, evidence={}): calcula el factor de probabilidad del nodo node dado un diccionario de evidencia.
compute_conditional_probability(self, node, parent_state): calcula la probabilidad condicional del nodo node dada la evidencia en el diccionario parent_state.
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Source Distribution
Built Distribution
Hashes for bayesianpia2-0.0.5-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
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SHA256 | 97dbbd54bfb8bbae384dccfc72f079174195b7f237f250524405494211ced026 |
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MD5 | ba6104c81a4e992f6013c5bf251483df |
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BLAKE2b-256 | 01aba07fab5d2e0239ad23567d21fd4020af2c52603c2ee41e2e2d0250789806 |