##TO-DO List

1. Bayesian Network 공부
2. K2 Algorithm - Bayesian Network Learning을 위한 알고리즘
3. 간단한 Sample Network 만들기
   • Sample Network(Asia network 등)으로 얻은 데이터로 Network를 다시 만드는 것까지

• Additional : K2를 제외한 다른 BN Learning 알고리즘 찾아보기
  • BNC Algorithm : Hill Climbing과 비슷한 방법
    • conditional log likelihood의 class를 primary objective function으로 활용
    • 빈 네트워크에서 각 단계마다 arc를 추가하고 삭제하거나 방향을 반대로 바꾼다.

##Reference

• Bayes Server[링크]
  • 들어가서 Live web example 클릭하면 Sample Network도 있음.
• K2 in Parallel[Link]
  • github : https://github.com/Schec/K2-in-Parallel
  • 여기서 K2_serial.py 사용

##진행 상황

• Iris dataset : python k2_serial.py -D ../dataset/iris/Iris.csv -u 4
  • 약 2분 가까이 걸리며, P_old, P_new 값이 음수인 이유는 이 코드에선 소수를 로그로 변환하여 계산.