2.4博弈扩展式的介绍博弈扩展式是对我们之前博弈标准式的一种扩充，将会从以下几个方面介绍：扩展式图示的举例扩展式信息集的概念扩展式子博弈的概念如图所示表示一个博弈的一个例子博弈树始于参与者1的一个决策节，这时参与者1要做出一个选择，根据参与者1做出的选择，博弈会进行到不同的分支。最终博弈会达到终点节，且参与者获得对应终点节的收益。关于信息集的概念如图所示，是一个囚徒困境的博弈扩展式，虚线代表以上是
Abstract生成对抗网络（GAN）可以隐含地学习图像，音频和数据上的丰富分布，这些分布难以用显式可能性建模。 我们提出了一种实用的贝叶斯公式，用于使用GAN进行无监督和半监督学习。在此框架内，我们使用随机梯度哈密顿蒙特卡罗来边缘化发生器和鉴别器网络的权重。由此产生的方法很简单，并且在没有任何标准干预（例如特征匹配或小批量区分）的情况下获得了良好的性能。通过探索生成器参数的表达后验，贝
最后以巨佬——“贝叶斯大爷”作为基本机器学习算法学习的压轴算法》》》》》》》》》》》》》膜拜！！！！！！1 准备知识：条件概率公式 2 如何使用条件概率进行分类 假设这里要被分类的类别有两
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2024-07-08 09:54:32
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在上一篇文章里面，我们提到了解线性动态模型的四种代表性方法，并画了这么一张图来表示他们之间的关系。这一篇文章中，我就针对他们的原理以及相互关系，来进行一些介绍。考虑到这四种方法中，朴素贝叶斯，隐马尔可夫，最大熵模型都是比较熟悉的，所以不做重点介绍，介绍的中心会放在中文资料很少的CRF(中文有人翻译成条件随机场)上面。但CRF会由以上三种方法引出来。好，切入正题。先给出演示情景模型。假设我们有特征向
? 人工智能领域知识 ??初识人工智能领域(贝叶斯优化进阶)?一、贝叶斯优化进阶(1)?01. 贝叶斯优化和梯度下降的区别是什么？贝叶斯优化和梯度下降都是优化算法，但它们有不同的优点和缺点。贝叶斯优化贝叶斯优化是一种基于贝叶斯统计的优化算法。它使用贝叶斯方法来计算目标函数的概率分布，并使用该分布来指导优化过程。贝叶斯优化的一个优点是它可以处理非凸问题。梯度下降梯度下降是一种基于梯度的优化算法。它使
3.1.b贝叶斯博弈的两个例子 再谈混合策略，这里拿性别战举例子给出如下博弈：有一对夫妻，丈夫喜欢看足球赛节目，妻子喜欢看肥皂剧节目，但是家里只有一台电视，于是就产生了争夺频道的矛盾。假设双方都同意看足球赛，则丈夫可得到2单位效用，妻子得到一单位效用；如果都同意看肥皂剧，则丈夫可得到1单位效用，妻子得到2单位效用；如果双方意见
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2023-10-11 11:57:15
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贝叶斯可靠性评估 第一节 贝叶斯统计简介 1. 贝叶斯的基本出发点 2. 先验分布和后验分布 3. 贝叶斯推断 4. 经验贝叶斯方法 第二节 常见故障分布下的贝叶斯推断 1. 二项分布的贝叶斯估计 2. 指数分布的贝叶斯估计 第一节 贝叶斯统计简介 1.1 贝叶斯的基本出发点 贝叶斯学派的最基本的观点是：任一未知量都可看作一个 随机变量，应该用一个概率分布去描述其未知状况。在抽 样前就有关于目标变
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2024-08-18 09:54:58
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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)，
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2023-11-16 19:42:29
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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：我们在导言中看到，一个简单的垃圾邮件分类模型需要我们指定一系列参数，这些参数随着英语单词数呈指数级增长！本章中，我们将学习一种避免此类复杂情况的方法。我们将：学习一种仅使
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2024-06-03 15:09:18
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贝叶斯网络的推理（inference）
(1)推理问题 在了解如何构造贝叶斯网络之后，下面我们考虑如何利用贝叶斯网络来进行推理。贝叶斯网络的推理是对某些变量当给定其它变量的状态作为证据时如何推断它们的状态，也就是通过计算回答查询（query）的过程。这个推理的过程也称为概率推理或信念更新。 在实践中，贝叶斯网的推理基于贝叶斯统计，重点在于后验概率或密度的计算。推理问题可分为这样的三类： （a）后
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2024-06-11 00:10:04
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贝叶斯法则的举例分析 可以将贝叶斯法则的分析思路表达如下。 挑战者B不知道原垄断者A是属于高阻挠成本类型还是低阻挠成本类型，但B知道，如果A属于高阻挠成本类型，B进入市场时A进行阻挠的概率是20%（此时A为了保持垄断带来的高利润，不计成本地拼命
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2024-04-17 09:47:10
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贝叶斯分析一句话解释经典的概率论对小样本事件并不能进行准确的评估，若想的到相对准确的结论往往需要大量的现场实验；而贝叶斯理论能较好的解决这一问题，利用已有的先验信息，可以得到分析对象准确的后验分布，贝叶斯模型是用参数来描述的，并且用概率分布描述这些参数的不确定性。贝叶斯分析的思路由证据的积累来推测一个事物发生的概率， 它告诉我们当我们要预测一个事物需要的是首先根据已有的经验和知识推断一个先验概率，
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2024-07-08 09:57:55
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假设有一个函数F(x)，已知计算成本很高，且解析式和导数未知。问：如何找到全局最小值？毫无疑问，这是一个非常烧脑的任务，比机器学习所有的优化问题都烧脑，毕竟机器学习中的梯度下降就默认了导数可得。在其他优化问题下，能够采用的方法非常多，即使不用梯度下降，粒子群或模拟退火等非梯度优化方法也是解决方案之一。再者，如果能够以较低的计算成本得到输入变量x的结果，那么也能够用简单的网格搜索，从而得到良好的效果
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2024-01-29 10:05:14
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● 每周一言音乐，是不二良药。导语学过统计分析，一定知道什么是先验概率和后验概率，而贝叶斯分类的原理和这两种概率息息相关。为了更好地讲解贝叶斯分类，本节先讲讲概率统计相关的基础知识，方便之后的公式推导。概率基础概率基础一共讲四个公式：加法公式、乘法公式/条件概率、贝叶斯公式、全概率公式。加法公式： P(A∪B) = P(A) + P(B) − P(A∩B) 。 上式对于任意两个事件A和B均成立。
贝叶斯定理是一种极为有用的概率论公式，它能够用来计算给定某些已知条件下，某个事件发生的概率。在信息科学中，贝叶斯定理被广泛应用于机器学习、自然语言处理和数据挖掘等领域。本文将讨论贝叶斯定理的原理和其在信息科学中的具体应用。贝叶斯定理简介贝叶斯定理是指在已知某个假设的前提下，通过已知的事实来推断结果的概率。具体而言，假设H表示某一个假设，证据E表示我们观察到的某个现象，则贝叶斯定理可以表示为：其中表
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2024-09-03 11:13:49
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概率图模型分类有向图：静态贝叶斯、动态贝叶斯（隐马尔可夫模型）无向图：马尔可夫网络（条件随机场、玻尔兹曼机）隐马尔可夫模型评估问题$HMM<S,O,\Theta>, \Theta=<\pi ,A, B>$隐藏状态S，观测状态O，初始状态的概率分布$\pi$，隐藏状态转移概率A，观测状态转移概率B计算观测序列概率$p(O|\Theta)=\sum_{S}^{ }p(O,S|\
瞿锡垚
1 ，刘学军 1 ，张礼 2
（1.南京航空航天大学，计算机科学与技术学院，江苏 南京 211106；
2.南京林业大学，信息科学技术学院，江苏 南京 210037）摘 要 ：贝叶斯网络作为一种不确定知识表示网络，由网络结构和各节点的条件概率表组成，在解决系统决策问 题方面具有先天的理论优势。目前在大多数贝叶斯网络的应用中，各节点条件概率表的产生均是以人工输入的方 式完成，这在一些拥有较多
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2024-06-13 15:36:01
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# 动态贝叶斯网络：Python实现
动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network，DBN）是一种强大的概率模型，它能够随着时间变化来建模不确定性。这种网络尤其适用于序列数据分析，例如时间序列预测、语音识别、基因排序等。
## 动态贝叶斯网络的基本概念
动态贝叶斯网络的核心在于其图结构，它通过有向无环图（DAG）表示随机变量及其条件独立性关系。在DBN中，每一个时刻的状态
多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础4本篇文章主要讲的是贝叶斯博弈(Bayesian Games，也称作不完全信息博弈）和拍卖理论。不完全信息博弈在我们生活中经常出现，比如拍卖，在市场和别人讨价还价等等。贝叶斯博弈首先举一个贝叶斯博弈的简单例子假设两个人在决定接下来要做什么，B代表Ballet，F代表Football。player1不知道player2希望和他选择做一样的事情，还是希望避免和他做一
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2024-06-09 10:19:44
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朴素贝叶斯朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。在机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝多大的分类算法都不同，比如决策树，KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数，要么是条件分布。但是朴素贝叶斯却是生成方法，这种算法简单，也易于实现。1.基本概念朴素贝叶斯：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算
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2024-01-16 14:31:52
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