贝叶斯网络

$分类算法-贝叶斯网络$

分类算法-贝叶斯网络

2.1、摘要在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的&…

神经网络和贝叶斯网络关系

人工神经网络和贝叶斯网络的共同点： 1、他们都是有向图，每一个节点的取值只取决于前一级的节点，而与更前面的节点无关，也就是说遵从马尔科夫假设 2、他们的训练方式都相似 3、对于很多模式分类问题，这两种方法在效果…

【04】概率图表示之贝叶斯网络

概率图表示之贝叶斯网络文章目录贝叶斯网络概率模型图表示正式定义贝叶斯网络的依赖用有向图描述独立性有向图的表示能力我们先从表示这一主题开始：我们如何选择概率分布来模拟真实世界中我们感兴趣的方面？提出一个好的模型并不容易：我们…

机器学习-白板推导-系列（九）笔记：概率图模型: 贝叶斯网络/马尔可夫随机场/推断/道德图/因子图

文章目录0 笔记说明1 背景介绍1.1 概率公式1.2 概率图简介1.2.1 表示1.2.2 推断1.2.3 学习1.2.4 决策1.3 图2 贝叶斯网络2.1 条件独立性2.2 D-Seperation2.3 具体模型3 马尔可夫随机场3.1 条件独立性3.2 因子分解4 Inference4.1 总体介绍4.1.1 推断即求概率4.1.2 分为两类4.1.2…

贝叶斯网络（人工智能期末复习）

文章目录贝叶斯网络（概率图模型）定义主要考点例题- 要求画出贝叶斯网络图- 计算各节点的条件概率表- 计算概率- 分析独立性贝叶斯网络（概率图模型） 定义一种简单的用于表示变量之间条件独立性的有向无环图（DAG&am…

【机器学习手写笔记】概率图的表示——贝叶斯网络、Markov网络

贝叶斯网络Markov网络

【深度学习】概率图模型（二）有向图模型详解（条件独立性、局部马尔可夫性及其证明）

文章目录一、有向图模型1. 贝叶斯网络的定义2. 条件独立性及其证明a. 间接因果关系 X 3 → X 2 → X 1 X_3 \rightarrow X_2 \rightarrow X_1 X3→X2→X1b. 间接果因关系 X 1 → X 2 → X 3 X_1 \rightarrow X_2 \rightarrow X_3 X1→X2→X3c. 共因关系 X 1 ← X…

机器学习读书笔记之6 - 贝叶斯系列

概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。 ——拉普拉斯目录 0. 前言 1. 历史 1.1 一个例子：自然语言的二义性 1.2 贝叶斯公式 2. 拼写纠正 3. 模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀 3.1 再访拼写纠正 3.2 模型比较理论（Model Compara…

全流程R语言Meta分析核心技术高阶应用

查看原文>>>全流程R语言Meta分析核心技术高阶应用目录专题一、Meta分析的选题与检索专题二、Meta分析与R语言数据清洗及统计方法专题三、R语言Meta分析与作图专题四、R语言Meta回归分析专题五、R语言Meta诊断分析专题六、R语言Meta分析的不确定性专题…

【深度学习】概率图模型（一）概率图模型理论简介

文章目录一、概率图模型1. 联合概率表2. 条件独立性假设3. 三个基本问题二、模型表示1. 有向图模型（贝叶斯网络）2. 无向图模型（马尔可夫网络） 三、学习四、推断概率图模型（Probabilistic Graphical Model&#xff0…