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?? enter_evidence.m

?? 用matlab實現貝葉斯網絡的學習、推理。
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function [engine, loglik, niter] = enter_evidence(engine, evidence, varargin)% ENTER_EVIDENCE Add the specified evidence to the network (loopy_unrolled_dbn)% [engine, loglik, niter] = enter_evidence(engine, evidence, ....)%% evidence{i,t} = [] if if X(i,t) is hidden, and otherwise contains its observed value (scalar or column vector)%% The following optional arguments can be specified in the form of name/value pairs:% [default value in brackets]%% maximize - if 1, does max-product (not yet supported), else sum-product [0]% filename - as in loopy_pearl%% e.g., engine = enter_evidence(engine, ev, 'maximize', 1)maximize = 0;filename = engine.filename;if nargin >= 2  args = varargin;  nargs = length(args);  for i=1:2:nargs    switch args{i},     case 'maximize', maximize = args{i+1};     case 'filename', filename = args{i+1};    end  endend[ss T] = size(evidence);if T ~= engine.T  bnetT = dbn_to_bnet(bnet_from_engine(engine), T);  engine.unrolled_engine = pearl_inf_engine(bnetT, 'protocol', engine.protocol, ...					    'max_iter', engine.max_iter_per_slice * T, ...					    'tol', engine.tol, 'momentum', engine.momentum);  engine.T = T;end[engine.unrolled_engine, loglik, niter] = enter_evidence(engine.unrolled_engine, evidence(:), ...						  'maximize', maximize, 'filename', filename);

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