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?? 用matlab實現貝葉斯網絡的學習、推理。
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function [engine, loglik] = enter_evidence(engine, evidence, varargin)% ENTER_EVIDENCE Add the specified evidence to the network (jtree_unrolled_dbn)% [engine, loglik] = 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 instead of sum-product [0]% filter   - if 1, does filtering (not supported), else smoothing [0]%% e.g., engine = enter_evidence(engine, ev, 'maximize', 1)maximize = 0;filter = 0;% parse optional paramsargs = varargin;nargs = length(args);if nargs > 0  for i=1:2:nargs    switch args{i},     case 'maximize', maximize = args{i+1};      case 'filter',  filter = args{i+1};      otherwise,        error(['invalid argument name ' args{i}]);           end  endendif filter  error('jtree_unrolled_dbn does not support filtering')endif size(evidence,2) ~= engine.nslices  error(['engine was created assuming there are ' num2str(engine.nslices) ...	 ' slices, but evidence has ' num2str(size(evidence,2))])end[engine.unrolled_engine, loglik] = enter_evidence(engine.unrolled_engine, evidence, 'maximize', maximize);

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