在很多应用中，属性集和类变量之间的关系是不确定的。换句话说，尽管测试记录的属性集和某些训练样例相同，但是也不能正确地预测它的类标号。这种情况产生的原因可能是噪声，或者出现了某些影响分类的因素却没有包含在分析中。例如考虑根据一个人的饮食和锻炼的频率来预测他是否有患心脏病的危险。尽管大多数饮食健康、经常锻炼身体的人患心脏病的几率较小，是否充分也是需要论证的课题，这反过来也会给学习问题带来不确定性。贝叶
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2023-12-14 11:22:45
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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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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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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
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2023-11-29 11:03:09
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Python机器学习算法实现 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条件独立假设的贝叶斯算法——贝叶斯网络(Bayesian Network)。贝叶斯网络的直观例子&
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2023-11-10 03:07:14
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已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。P(A|B)表示事件B已发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式： ,而贝叶斯定理为： 朴素贝叶斯基本思想：对于给出的待分类项，求解在此项条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 分类算法之贝叶斯网络（Bayesi
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2023-12-27 19:11:40
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前情：写人工智能相关的选修课期末论文的时候，想简单搭个静态贝叶斯网络模型尝试进行数据分析，但并没有在网上找到特别好的容易上手的教程。查阅参考文献时发现Netica是个比较方便的贝叶斯网络工具（相比Matlab的贝叶斯网络工具箱等，Netica不用敲代码学语法，而且是可视化交互界面，对新手相当友好），只是网上没什么详细教程，只能看官方文档自己摸索。本文相当于一个Netica基本使用流程的教程。背景：
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2023-12-19 10:50:42
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前面学习了朴素贝叶斯的原理，并且利用朴素贝叶斯原理对西瓜数据集3.0数据集进行了分类：朴素贝叶斯（Naive Bayes）原理+编程实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，今天我们更进一步，来探讨一下贝叶斯网络的原理以及应用。 贝叶斯网络1.定义2.概率流动的影响性2.1独立的概念2.2通过网络判定条件独立3.有效迹3.1定义3.2条件独立与有效迹3.3 D-separation3.4判断独立性4
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2023-09-09 07:27:01
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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&
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2023-12-14 02:26:38
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近期，我们整理和开源了一个基于LaTeX的科技绘图项目，并将其取名为awesome-latex-drawing（GitHub网址为：
https://
github.com/xinychen/awe
some-latex-drawing
），案例包括贝叶斯网络、图模型、矩阵/张量示意图以及技术框架，所有案例均取自于我们近期的研究工作。截至目前，awes
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2024-01-19 22:38:52
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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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贝叶斯信念网络Bayes Belief network 文章目录贝叶斯信念网络Bayes Belief network1. BBN2. 两大成分3. 先验概率3.1.1 计算患心脏病的概率3.1.2 计算血压高的概率4. 条件概率4.2.1 基于孩子结点，父母结点的条件概率4.2.2 基于父母结点，孩子结点的条件概率4.2.3 结点之间独立5. 网络拓扑5.1 未知网络拓扑5.2 某些变量隐藏梯度
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2024-04-16 17:33:41
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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
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2024-01-23 10:34:53
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1.理论知识1.1贝叶斯网络概述 贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）作为一种概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGD），可以通过有向无环图(Directed Acyclic Graph，DAG)来表现。因为概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的模型，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。在处理实际问题时，如果
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2024-02-02 10:31:39
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、原文作者：张洋说实话贝叶斯网络还没有完全搞懂，在这里只给大家一个简单的解释。1.1、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，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件
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2024-04-25 10:40:21
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简介贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(belief network)或是有向无环图模型(directed acyclic graphical model)，是一种概率图型模型，借由有向无环图(directed acyclic graphs, or DAGs )中得
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2023-12-04 23:33:43
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一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断（Bayesian inference）是一种统计学方法，用来估计统计量的某种性质。它是贝叶斯定理（Bayes' theorem）的应用。英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上，也就是说，你可以不需要客观证据，先估计一个值，然后根据推断结果不
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2024-01-15 22:57:31
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目录一。朴素贝叶斯的假设 二。朴素贝叶斯的推导 三。高斯朴素贝叶斯Gaussian Naive Bayes四。多项分布朴素贝叶斯Multinomial Naive Bayes 五。以文本分类为例 1.分析 2.分解3.拉普拉斯平滑 4.对朴素贝叶斯的思考六。总结七。word2vec 八。GaussianNB, Multinomi
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2023-10-26 22:57:04
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文章目录1. 完备数据的结构学习基于评分搜索定义评分函数基于贝叶斯统计的评分K2评分BD（Bayesian Dirichlet）评分BDeu（Bayesian Dirichlet eu）评分基于信息理论的评分MDL评分函数AIC评分函数MIT评分函数搜索方法K2算法爬山(hillclimbing)算法GES (greedy equivalent search)算法基于约束|依赖统计基于分解基于M
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2023-12-04 23:31:39
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前面我们已经知道朴素贝叶斯分类器基于一个很强的假定，即对于给定的某个类别，各特征属性之间是相互独立的。这个假定简化了计算过程和减少了分类器的复杂度，但是其限制条件却太过苛刻。因为直观上我们知道，现实世界中各特征属性之间很有可能是相互关联的，我们不能忽略这个特征。为了对现实世界进行更好的建模以得到更加准确的分类。接下来我要讲述第四部分的内容，即贝叶斯网络。
 
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2023-12-11 13:51:52
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