ccdrAlgorithm:使用CCDr算法进行贝叶斯网络的结构学习下载

ccdr算法 ccdrAlgorithm实现了[ ]中描述的CCDr结构学习算法。 该算法使用基于L1或凹面（MCP）正则化的惩罚最大似然从混合的观测和实验数据估计贝叶斯网络的结构。 当前，该程序包实现了主要算法，并提供了一种模拟来自高斯贝叶斯网络的数据的方法。 要模拟随机网络，建议使用软件包。 用于模拟DAG和观测数据的其他软件包包括 ， 和 。 概述 主要方法是ccdr.run ，它运行[ ]中所述的CCDr结构学习算法。 为了模拟来自高斯贝叶斯网络的数据，该软件包提供了generate_mvn_data方法。 这种方法可以通过干预（或两者结合）来模拟观察数据或实验数据。 安装 您可以安装： 最新的CRAN版本 install.packages( " ccdrAlgorithm " ) 来自GitHub的最新开发版本 devtools :: install_github(