一 算法背景贝叶斯网络结构学习就是从给定的数据集中学出贝叶斯网络结构，即各节点之间的依赖关系，即对于网络中任意两个节点，我们要判断它们之间是否有边相连，如果相连，边的方向是从谁指向谁。我们自然会想到，每次取两个边测试并确定它们之间的状态，直至所有边与边之间的关系都被确定。然而具体实施的时候，我们遇到两个问题，一是如何对边进行测试；二是如何减少测试的次数以提高效率。二 预备知识：马尔科夫毯首先介绍一
文章目录贝叶斯网络原理局部马尔科夫性案例实战pgmpy源码剖析参考资料 贝叶斯网络原理贝叶斯网络(Bayesian Network)是一种去除了条件概率独立性的概率图模型，其结构为有向无环图(direct acyclic graph,DAG), 图中每个节点代表一个随机变量，每个节点有对应的概率分布表，有向边表示各节点之间的依赖关系。局部马尔科夫性贝叶斯网络的一个性质是局部马尔可夫性。Assum
机器学习算法-朴素贝叶斯算法1.朴素贝叶斯算法2.支持向量机2.1SVM基本综述 1.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是生成模型，需要根据已有的数据求出先验概率。 1.联合概率 2.条件概率 3.相互独立 4.贝叶斯公式 5.API： sklearn.naive_bayes.MultinomialNB（alpha=1.0） 朴素贝叶斯分类，拉普拉斯平滑系数朴素在哪：引入了一个很强的条件独立假设，即Y确定
贝叶斯网络贝叶斯网络（Bayesian Networks）也被称为信念网络（Belif Networks）或者因果网络（Causal Networks），是描述数据变量之间依赖关系的一种图形模式，是一种用来进行推理的模型。贝叶斯网络为人们提供了一种方便的框架结构来表示因果关系，这使得不确定性推理变得在逻辑上更为清晰、可理解性强。对于贝叶斯网络，我们可以用两种方法来看待它：首先贝叶斯网表达了各个节点
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2023-10-26 21:17:21
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贝叶斯算法解决分类问题，属于监督学习算法贝叶斯公式 在已知样本的特征B的基础之上，我们利用贝叶斯公式与训练集数据，计算测试样本属于A1，A2等各类的条件概率，其中概率最大的类别被认为是样本所属类别。朴素贝叶斯在贝叶斯公式的基础上，我们假设每个特征都是相互独立的： 在假设的基础上这样我们就能进行实际计算了现对邮件分类例子进行解读：训练分类器：def trainNB0(trainMatrix,tra
0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少，中文书籍总共也没几本，有的多是英文资料，但初学者一上来就扔给他一堆英文论文，因无基础和语言的障碍而读得异常吃力导致无法继续读下去则是非常可惜的（当然，有了一定的基础后，便可
support vector machine SVM
是非常强大、 灵活的有监督学习算法， 可以用于分类和回归。贝叶斯分类器，对每个类进行了随机分布的假设，用生成的模型估计 新数据点 的标签。是属于 生成分类 方法。
判别分类：不再为每类数据建模，而是用一条分割线 或者 流形体 将各种类型分开。原始数据：线性判别分类器 尝试 化一条 将数据 分成 俩部分的直线，这样就构成了一个分类模型。可以发现
1. 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型。它用网络结构代表领域的基本因果知识。 贝叶斯网络中的节点表示命题（或随机变量），认为有依赖关系（或非条件独立）的命题用箭头来连接。 令G = (I,E)表示一个有向无环图(DAG)，其中I代表图形中所有的节点的集合，而E代表有向连接线段的集合，且令X = (Xi)，
1 简介基于贝叶斯证据框架下的支持向量机,设计了一种轴承故障诊断方法.将贝叶斯证据框架应用于SVM分类器来选取正规化参数和核参数,作为样本训练SVM分类器来确定模拟轴承故障诊断的模型.结果表明,设计的轴承故障诊断方法效果良好.2 部分代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%函数名称：特征矩阵函数 Feature_matrix2.m%%入口参数：该故障轴承情
原创
2022-01-13 19:00:31
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贝叶斯网是关于属性的，有向线表示“依赖”性的父子关系；通过属性的条件概率表CPT来描述。 有向图转化为无向图：让两亲联姻（连接两结点），称为道德化。 网络结构也是“超参数”，如何选择该“超参数”？ 贝叶斯图络学习：两级搜索法贝叶斯网结构贝叶斯网（也称信念网）记为结构：是一个有向无环图DAG，每个结点对应于一个属性（记住：贝叶斯网是关于属性的，不少同学错记成关于样本的），有向线表示“依赖”性的父子关
1、重新考虑上一篇的例子 在前面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，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级
贝叶斯网络是一种信念网，基于有向无环图来刻画属性之间的依赖关系的一种网络结构，并使用条件概率表（CPT）来描述联合概率分布。 具体来所，一个贝叶斯网络B由结构G和参数 两部分构成，B=（G, θ），网络结构G是一个有向无环图，点对应每一个属性，设父节点为π，所以包含了每个属性的条件概率表为，如图所示： 结构 以结构表达了属性之间的条件独立性，给定父节点集，假设每个属性与它的非后裔属性独立，于是
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2023-07-23 19:16:26
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目录朴素贝叶斯贝叶斯定理分类算法之贝叶斯网络（Bayesian networks）1、贝叶斯网络的解释和举例2、贝叶斯网络的定义及性质3、贝叶斯网络的构造和学习4、贝叶斯网络的应用及示例识别作者小项目：目录朴素贝叶斯贝叶斯定理分类算法之贝叶斯网络（Bayesian networks）1、贝叶斯网络的解释和举例2、贝叶斯网络的定义及性质3、贝叶斯网络的构造和学习4、贝叶斯网络的应用及示例朴素贝叶斯&
本文是利用matlab贝叶斯网络构建工具FullBNT创建一个贝叶斯网络并做一些简单的推理工作的一个学习笔记。 快速导航一、原理二、构建贝叶斯网络1、安装贝叶斯网络构建工具FullBNT2、着手构建网络【例子1】【例子2】三、构建贝叶斯网络后要解决什么问题 一、原理贝叶斯网络的原理是贝叶斯定理。 利用贝叶斯网络解决推理问题的核心就是，利用已知的“正向概率”求解“逆向概率”。二、构建贝叶斯网络1、安
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2023-10-22 08:47:53
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贝叶斯网的目的是为了从已知属性推测其他未知属性的取值。贝叶斯网是描述属性间依赖关系的有向无环图，并使用概率分布表描述属性的联合概率分布。如下图（A指向B表示B依赖于A）：贝叶斯网由结构G和参数Θ组成，即B=<G,Θ>。Θ定量描述了属性间的依赖关系，即Θ包含了每个属性条件概率表。我们要做的就是构建一个尽量能准确反应属性间依赖关系的贝叶斯图。常使用“评分搜索”。定义评分函数（稍后解释
从主函数中的创建贝叶斯分类器实例开始，首先跳转到naïve_bayes.py文件中的fit方法中，进行拟合朴素贝叶斯分类器。在fit方法中声明了两个零矩阵，维度分别是[n_classes,]和[n_classes,n_features] （这两个矩阵的填充实在_count方法中。）
跳转到MultionmialNB类中的_count方法中。
首先判断X中是否有负值。 validatio
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2023-11-02 06:42:53
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贝叶斯网络中求值，从特殊到一般：分类、查询、推断 吉布斯采样算法既可以采样一个样本（用于预测），又可以采样一组样本（用于查询）——“根据今天的天气状况，你觉得明天是晴还是雨？贝叶斯网络分类器在贝叶斯网络中，若其余所有结点都有值，仅有一个结点无值，会出现什么情况？设待定值结点为，待定值为，设，则 其中，表示结点变量的具体值。 对式(7.47)先由的结构关系，转化为条件概率，然后，查的条件概率表即可计
Python机器学习算法实现 Author：louwill 在上一讲中，我们讲到了经典的朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯的一大特点就是特征的条件独立假设，但在现实情况下，条件独立这个假设通常过于严格，在实际中很难成立。特征之间的相关性限制了朴素贝叶斯的性能，所以本节笔者将继续介绍一种放宽了
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2023-10-26 10:52:45
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贝叶斯推断： P(A)为先验概率，即B事件发生之前，我们对A事件概率的一个判断 P(A|B)为后验概率，即在B事件发生之后，我们对A事件概率的重新评估 贝叶斯推断的含义：先预估一个先验概率，然后加入实验结果，看这个实验到底是增强还是削弱了先验概率，由此得到更接近事实的后验概率。朴素贝叶斯朴素贝叶斯：特征之间是相互独立分词词向量模型（1） **One_hot representation:**每个文
注：本算法的实现仅仅适用于小规模数据集的实验与测试，不适合用于工程应用算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非离散型的数据离散化。算法中使用到了DecimalCaculate类，该类是java中BigDecimal类的扩展，用于高精度浮点数的运算。该类的实现同本人转载的一篇博文：对BigDecimal常用方法的归类中的Arith类相同。算法实
