用于大型集合的贝叶斯网络分类器
这是另一个难题。我正在寻找 Weka 的贝叶斯网络分类器的等效项。请注意，它与朴素贝叶斯不同。 Weka 的问题是它使用太多内存，因此无法处理大型数据集。
需要处理几百万个示例集，在 Windows 上工作。
So here's another difficult question. I'm looking for the equivalent of Weka's Bayes Net classifier. Notice that it is different from Naive Bayes. Problem with Weka is that it uses too much memory and so cannot handle large data sets.
Needs to handle a few million examples set, work on Windows.
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评论（3）
为了（部分）回答我自己的问题，Knime 有一个使用 Weka 组件的扩展。它似乎可以更好地处理内存一个数量级。
尽管如此，我仍在寻找另一个应用程序、命令行实用程序或者 Python 库。
To (partially) answer my own question, Knime has an extansion for using Weka components. It seems to handle memory better by an order of magnitude.
Still, I'm looking for another app, command line utility or maybe a Python library.
您必须编辑安装 weka 的
RunWeka.ini。打开 RunWeka.ini 并将
maxheap=128m更改为maxheap=1024m，然后save.finish。You must edit
RunWeka.iniwhere weka is installed.Open
RunWeka.iniand changemaxheap=128mtomaxheap=1024m, thensave.finish.如果您使用 Windows，还有另一种选择。 Microsoft 有一个名为 Infer.NET 的贝叶斯网络工具包。但它不是开源的。
If you work on Windows, there is another option. Microsoft has this bayesian networks toolkit called Infer.NET. But it is not open-sourced.