# Python贝叶斯网络不确定性预测
## 简介
在机器学习和数据分析领域，贝叶斯网络是一种强大的工具，用于建模和预测变量之间的关系。它能够通过观察变量之间的条件概率来推断未知变量的概率分布。而不确定性预测是指在给定数据和模型的情况下，对未来结果的预测能力。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现贝叶斯网络不确定性预测。我将向你展示整个流程，并提供详细的代码示例和解释。
## 实现
原创
2024-01-14 09:19:30
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近期接到一个任务，帮老师训练一个贝叶斯网络，进而使用接到的网络进行新的推算（经管方面的），毕竟是第一次实际使用机器学习做课题，难免有些鸡冻。下面咱的干货是具体的过程：1、（总体网络）首先，给出的是22个特征，这22个特征里面中9个输入，另外3个输出，10个中间变量，贝叶斯网络如下：2、（资料）开始不知道有现成的BNT包能解决先验概率的问题，所以开始在写matlab计算9个输入的先验概率，即是挨个统
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2023-08-17 19:26:58
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http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html 贝叶斯推断及其互联网应用
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2024-07-08 10:07:42
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1. 随机事件及其运算0x1：随机试验在自然界和人类活动中，发生的现象多种多言，有确定性现象（例如偶数能够被2整除），也有不确定的随机现象（例如新生婴儿是男孩还是女孩）。概率论便是一门研究随机现象的统计规律性的数学学科。随机现象在一次试验中呈现不确定的结果，而在大量重复试验中结果将呈现某种规律性，例如相对比较稳定的全国性别比例，这种规律性称为统计规律性。为了研究随机现象的统计规律性，就要对客观事物
在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，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\(Y=f(X)\)，要么是条件分布\(P(Y|X)\)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出\(Y\)和特征\(X\)的联合分布\(P(X,Y)\)，然后
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2024-01-15 22:59:29
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一、引言通过与概率论对比引出不确定理论。1.罐子实验考虑一个罐子实验，在100个罐子里分别放入100个红色或黑色的球，不同颜色的球组成只有放入者清楚，满足独立同分布。考虑三个问题：你认为第1个罐子有多少个红球？你认为100个罐子一共有多少个红球？你认为一共有10000个红球的可能性有多大？如何用概率论回答问题？ 由于你不完全知道红球的数目，拉普拉斯准则使你给可能的红球数目分配相等的概率0、1、2、
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2023-12-27 16:47:00
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。
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2021-12-29 13:46:01
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乘法法则： P(a,b)=P(a|b)P(b) 也许很容易记忆：它源于这样的事实，即要使a 和b 同时为真，我们需要b为真，而且我们需要在已知b的条件下 a 也为真。 我们也可以调换 a和 b 的位置得到： P(a,b)=P(b|a)P(a) 乘法原则，根据合取式的可交换性指出它可以写成两种形式：
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2017-11-14 08:51:00
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在本文中，我们考虑的情况是预测变量的值不可信，而不是目标变量的值可信。为了简单起见，我们考虑一个带有一个数值预测器的简单线性回归问题。我们将使用正态分布对预测值中的不确定性进行建模。此依赖关系的信念网显示如下： 这里y是观察到的目标，X是观察...
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2019-01-26 21:21:49
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# Python 不确定性推理入门指南
在许多实际应用中，系统常常需要在不完整或模糊的信息下做出决策。不确定性推理正是为了解决这类问题而发展出的技术。本文将指导你如何使用 Python 实现不确定性推理，包括步骤流程、所需代码和必要的示例图。
## 流程概述
以下是实现不确定性推理的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 具体操作
不管你有多富有，不管你的工作有多体面，也无论你有多想要竭尽全力保全和留住你所拥有的，生活总归有风险。无论你拥有什么，
原创
2024-07-20 15:24:56
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很多人一辈子都在追求安全感，追求确定性。今天杰哥给大家分
原创
2022-03-16 18:47:36
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一：类别不平衡问题，通俗来讲就是正负样本分布不平衡，假如，正样本较少，负样本较多。对于一般的线性回归问题，预测值y>0.5时判为正例。解决类别不平衡的问题的三种解决办法：①对负样本进行欠采样，即去除一些负样本，使正负样本分布均衡。主要的代表算法是EasyEnsemble.将负样本划分为不同的集合供不同的学习器使用，这样保证了欠采样不缺失重要的信息。②对正样本进行过采样。主要的算法是SMOTE
Linear Regreesion 在现实生活中普遍存在着变量之间的关系，有确定的和非确定的。确定关系指的是变量之间可以使用函数关系式表示，还有一种是属于非确定的（相关），比如人的身高和体重，一样的身高体重是不一样的。 线性回归： &nbs
一个测量结果应有相应的表示测量结果质量的指标，以便于那些使用测量结果的人评定其可靠性。要测量就会有不确定度，测量结果的水平高低与测量结果的使用直接相关，所以测量结果的价值应有一个统一的度量尺度，国际上推荐使用的不确定度就是这种度量的尺度。【相关定义】 &nb
文章目录01 渺小的我02 答案为问题的起点03 费曼心态04 突破需要走没有经验的路05 如何与不确定性共舞本文为《像火箭科学家一样思考》的读书得，谢谢大家的阅读！01 渺小的我浩瀚宇宙将世人所关心的问题置于适当的环境中，它用一种共同的人类精神将我们团结起来。几千年来，人类一直拾头注视着同一片夜空，观察数万亿英里之外的星星，回首数千年前，提出同样的问题：我们是谁？我们从哪里来？我们要往哪里去？1977 年，“旅行者-1”号（Voyager1) 宇宙飞船于地球起飞，为外太阳系绘制第一幅肖像，也就
原创
2022-03-25 14:45:40
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在学习电路分析时，我们经常会遇到 线性系统 和 时不变系统 这样的描述，那么究竟什么样的电路才是线性电路，什么样的电路才是时不变电路呢？
其实判断起来很简单，首先来说电阻，当电阻的阻值不随时间变化而变化，那么就是时不变系统，当电阻的阻值不随电压，电流的变化而变化，那么就是线性系统。
关键在电容与电感，其实判断起来也很简单，当电容的容值不随时间变化而变化，那么就是时不变系统，当电容的容值不随电压，
Motivation这里模型不确定性的重要性在此就不赘述了.其实,笔者之前就有一个疑惑:为什么在神经网络中模型不确定度不能按照传统模型那样去计算熵? 文献指出:主流的Deep Learning都采用最大似然估计或最大后验来训练,因此产生的往往是一个point estimation而不是uncertainty value. 具体来说, 直观来说Softmax层之后的概率向量可以用来解释模型的置信度.
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2024-08-14 17:46:21
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评估不确定性 通过上述多次实验，我们已经为目标变量的每次预测（家电功耗的对数）构建了99%的置信区间。这意味着模型对其预测
原创
2024-09-24 14:25:00
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使用 python 语言实现结论不确定性合成，包含所用的参数说明，相关计
原创
2023-05-17 15:32:14
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