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http://www.mpi-inf.mpg.de/~dietz/probabilistic-models-tikz.zip

graphics - son - Software para dibujar modelos gráficos en notación de placas.



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Entonces veo modelos gráficos expresados ​​en notación de placas en trabajos de investigación y en línea todo el tiempo (por ejemplo: http://www.cs.princeton.edu/~blei/papers/BleiNgJordan2003.pdf ).

¿Hay una manera rápida y fácil de producir estos? He buscado y buscado, pero todo lo que he encontrado son soluciones como GraphViz que son mucho más poderosas de lo que necesito (y por lo tanto mucho más difíciles de usar). PGF / Tikz parece ser mi mejor apuesta, pero de nuevo parece una exageración.

Tal vez mi mejor apuesta sea producirlos en Inkscape, o morder la bala y aprender PGF / Tikz. Son tan populares que pensé que habría una forma más sencilla de producirlos, pero tal vez no ... TIA.



GraphViz realmente no es tan difícil de aprender. El lenguaje básico es realmente simple para este tipo de gráficos. Me tomó solo unos momentos replicar (más o menos) el primer ejemplo de ese pdf, y lo bueno de esto es que, debido a su simplicidad, es bastante fácil generar gráficos de manera procedimental desde otra fuente de datos.

Digraph fig1 { rankdir = LR; //order things from left to right //define alpha and beta as existing α [shape=circle]; β [shape=circle]; //not strictly nescessary but helps if you want to //assign them specific shapes or colours subgraph cluster_M //names beginning with "cluster" get a box drawn, an odd hack { label = "M" θ [shape=circle]; subgraph cluster_N { label = "N" z [shape=circle]; w [shape=circle, style=filled] z->w; //quite literally z points at w } θ -> z; } α -> θ; β -> w; }

compilado con el punto -Tpng input.txt -o graph.png sale como este. Si tener las etiquetas debajo de las burbujas es importante, puede hacerlo con un par de líneas adicionales, de manera similar, si la ubicación específica de los nodos es importante, también puede ajustar eso. De hecho, si no especifica un formato de imagen, el comportamiento predeterminado de punto es generar una versión del archivo de entrada con coordenadas para la posición de cada elemento.


Realmente me gusta GLE (Graphics Layout Engine). Es lo que Christopher Bishop usó en su libro, "Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático". Tiene una sintaxis simple con variables, bucles y funciones, y admite ecuaciones TeX. Los resultados se muestran en formato pdf o eps y se ven muy bien.

Hay muchos examples disponibles, incluida esta red Bayes de PRML .