一、赛事背景随着市场饱和度的上升，电信运营商的竞争也越来越激烈，电信运营商亟待解决减少用户流失，延长用户生命周期的问题。对于客户流失率而言，每增加5%，利润就可能随之降低25%-85%。因此，如何减少电信用户流失的分析与预测至关重要。鉴于此，运营商会经常设有客户服务部门，该部门的职能主要是做好客户流失分析，赢回高概率流失的客户，降低客户流失率。某电信机构的客户存在大量流失情况，导致该机构的用户量急
# Python bnlearn包使用教程
在数据科学和机器学习领域，通过贝叶斯网络（Bayesian Network）进行建模是一个非常重要的任务，而`bnlearn`是一个用于创建、管理和推理贝叶斯网络的Python库。本文将为刚入行的小白提供一个详细的`bnlearn`包使用教程，帮助你从头到尾实现一个贝叶斯网络的构建。
## 整体流程
在开始之前，我们先明确整个流程。这些步骤如下表所
# 如何使用Python bnlearn加载bif文件
## 一、流程概述
在使用Python中的bnlearn库加载bif文件时，通常需要经过以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入bnlearn库 |
| 2 | 读取bif文件 |
| 3 | 创建Bayesian Network对象 |
| 4 | 将数据加载到Bayesian Networ
原创
2024-02-23 07:45:20
166阅读
因果图一、因果图(1)定义：因果图提供了一个把规格转化为判定表的系统化方法，从该图中可以产生测试数据。其 中，原因是表示输入条件，结果是对输入执 行的一系列计算后得到的输出。(2)因果图方法最终生成的就是判定表。它适合于检查软件输入条件的各种组合情况(3)因果图的步骤：
1.把大的系统规格划分解成可以测试的规格片段、2.分析分解后待测的系统规格，找出哪些是原因，哪些是结果3.画出因果图4.把因果图
我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他们过来问我：”该如何开始？”。一段时间以前，我在一个俄罗斯联邦政府的下属机构中领导了媒体和社交网络大数据分析工具的开发。我仍然有一些我团队使用过的文档，我乐意与你们分享。前提是读者已经有很好的
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2023-11-04 08:32:09
317阅读
拓端数据部落公众号
分析师：Chang Zhang贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。贝叶斯网络在信息不完备的情况下通过可以观察随机变量推断不可观察的随机变量，对于解决复杂的不确定性和关联性问题有很强的优势。基本概念有向无环图（DAG）：DAG的结点V包括随机变量（类别和特征），有向连接E（A->B）表示结点A是结点B的parent，且
原创
2023-05-20 08:58:08
394阅读
dbnR是R语言中动态贝叶斯网(DBN)的工具箱，与2020年3月底发行，是很新的工具箱了。这个工具箱和bnlearn是一脉相承的，其中很多函数需要用到bnlearn里面的函数。因此在安装dbnR之前需要安装bnlearn工具箱关于dbnR的详细信息可见：
dkesada/dbnRgithub.com
以下是具体函数的解释acc_successions 与 node_leve
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2024-01-04 09:59:21
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1. 加载程序包导入数据 library(bnlearn) #CRAN中有，可以直接用install.packages(“bnlearn”)安装或者去网上下载后复制到library文件夹下即可。 library(Rgraphviz) #用于绘图。这个包CRAN中没有，需要到http://www.bioconductor.org/pack ... ws
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2023-10-25 21:34:03
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作为数据科学家，我们始终在探索能够有效处理复杂系统不确定性的建模工具。本专题合集系统性地解构了贝叶斯网络（BN）这一概率图模型在当代数据分析中的创新应用，通过开源工具bnlearn构建了从理论到实践的完整方法论体系。专题涵盖结构学习（Structure Learning）的评分搜索法（hc-BIC）、约束检验法（cs-χ²），参数学习（Parameter Learning）的MLE与Bayes估计
