MIME-Version: 1.0 Date: Mon, 13 Mar 2023 10:09:44 +0000 References: In-Reply-To: Message-ID: Subject: Re: Tarefa 01 From: Francisco Coelho To: ALICE MARTINS Content-Type: multipart/alternative; boundary="00000000000071009e05f6c54f6f" --00000000000071009e05f6c54f6f Content-Type: text/plain; charset="UTF-8" Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Tem aqui um reposit=C3=B3rio de red= es de bayes, nesses formatos. Pode testar a biblioteca fazendo experi=C3=AAncias com os exemplos do reposit=C3=B3rio. Quest=C3=B5es simples que pode tentar responder com a biblioteca: - quantos n=C3=B3s tem a rede? - quantos n=C3=B3s s=C3=A3o descendentes? quantos s=C3=A3o ascendentes? - qual =C3=A9 o n=C3=BAmero m=C3=A9dio de arestas "in"? e "out"? Um exerc=C3=ADcio com mais "f=C3=B4lego". O dot =C3=A9 um formato para descrever grafos, suportado em Python pelo pydot e usado pelo graphviz para visualiza=C3=A7=C3=A3o. Por outro lado, networkx =C3=A9 uma biblioteca de an=C3=A1lise de grafos e redes. Passe uma rede lida com o bnlearn para o networkx e visualize-a com o graphviz passando pelo pydot. Entretanto, estamos interessados no Potassco . Pode instalar no seu sistema e consultar o guia respetivo . -- Francisco Coelho Departamento de Inform=C3=A1tica, Universidade de =C3=89vora NOVA LINCS High Performance Computing Chair ALICE MARTINS escreveu no dia domingo, 12/03/2023 =C3=A0(s) 20:18: > Ol=C3=A1 professor, > espero que se encontre bem. > Da minha pesquisa sobre este assunto, pude concluir que para realizarmos = a > leitura de redes Bayesianas de um ficheiro, precisamos de importar a > biblioteca bnlearn no python atrav=C3=A9s do comando: > *import bnlearn* > > Atrav=C3=A9s dessa biblioteca, podemos ler ficheiros atrav=C3=A9s dos com= andos: > *read.bif(), read.dsc(), read.net ()* > > Para al=C3=A9m de toda esta pesquisa, tamb=C3=A9m aprendi como programar = em Python. > Por favor, diga-me o que mais posso fazer para terminar esta tarefa. > > Atenciosamente, > Alice Martins > > Francisco Coelho escreveu no dia ter=C3=A7a, 7/03/2023 =C3= =A0(s) > 11:07: > >> Ol=C3=A1 Alice, >> >> Aqui est=C3=A1: "Read a Bayesian Network from a file (`BIF`, `DSC`, `NET= `, >> `RDA`, `RDS`, ...)" em Python. >> >> Cumprimentos, >> -- >> Francisco Coelho >> Departamento de Inform=C3=A1tica, Universidade de =C3=89vora >> NOVA LINCS >> High Performance Computing Chair >> > --00000000000071009e05f6c54f6f Content-Type: text/html; charset="UTF-8" Content-Transfer-Encoding: quoted-printable
Tem aqui um reposi= t=C3=B3rio de redes de bayes, nesses formatos.
Pode testar a biblioteca fazendo expe= ri=C3=AAncias com os exemplos do reposit=C3=B3rio.

Quest=C3=B5es simples que pode te= ntar responder com a biblioteca:
- quantos n=C3=B3s tem a rede?
- quantos n=C3=B3s s=C3=A3o d= escendentes? quantos s=C3=A3o ascendentes?
- qual =C3=A9 o n=C3=BAmero m=C3=A9dio de= arestas "in"? e "out"?

Um exerc=C3=ADcio com mais "f=C3=B4lego= ".
O dot =C3=A9 um formato para descrever grafos, suportado em Pyth= on pelo pydot e usado pelo = graphviz para visualiza=C3=A7=C3= =A3o.
Por= outro lado, networkx =C3=A9 uma bibl= ioteca de an=C3=A1lise de grafos e redes.

Passe uma rede lida com o bnlearn para o netwo= rkx e visualize-a com o graphviz passando pelo pydot.

Entretanto, estamos interessados n= o Potassco. Pode instalar no seu sist= ema e consultar o g= uia respetivo.

--
Francisco Coelho
Departamento de Inform=C3=A1tica,=C2=A0<= span style=3D"font-family:monospace">Universidade de =C3=89vora
NOVA LINCS
High Performance Computing Chair

ALICE MARTINS <l52768@alunos= .uevora.pt> escreveu no dia domingo, 12/03/2023 =C3=A0(s) 20:18:
=
Ol=C3=A1 professor,
espero que se encontre bem.
Da m= inha pesquisa sobre este assunto, pude concluir que para realizarmos a leit= ura de redes Bayesianas de um ficheiro, precisamos de importar a biblioteca= bnlearn no python atrav=C3=A9s do comando:
import bnlearn=

Atrav=C3=A9s dessa biblioteca, podemos ler fichei= ros atrav=C3=A9s dos comandos:
read.bif(), read.dsc(), read.net()

Para al=C3=A9m de toda esta pesquisa, tamb=C3=A9m aprendi como prog= ramar em Python.
Por favor, diga-me o que mais posso fazer p= ara terminar esta tarefa.

Atenciosamente,
Alice Martins

Francisco Coelho <fc@uevora.pt> escreveu no dia ter=C3=A7a= , 7/03/2023 =C3=A0(s) 11:07:
Ol=C3=A1 Alice,

Aqui est=C3=A1: "Read a Bayesian Network from a fil= e (`BIF`, `DSC`, `NET`, `RDA`, `RDS`, ...)" em Python.

Cumprimentos,
=
--
Francisco Coelho
D= epartamento de Inform=C3=A1tica,=C2=A0Universidade de =C3=89vora
NOVA LINCS=
High Performance Com= puting Chair
--00000000000071009e05f6c54f6f--