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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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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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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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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©作者 | 机器之心编辑部在领域泛化 (Domain Generalization, DG) 任务中，当领域的分布随环境连续变化时，如何准确地捕捉该变化以及其对模型的影响是非常重要但也极富挑战的问题。为此，来自 Emory 大学的赵亮教授团队，提出了一种基于贝叶斯理论的时间域泛化框架 DRAIN，利用递归网络学习时间维度领域分布的漂移，同时通过动态神经网络以及图生成技术的结合最大化模型的
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2024-07-08 09:59:32
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# 动态贝叶斯网络：理解与应用
## 引言
动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Networks，DBN）是一种强大的概率模型，用于描述时间序列数据中的不确定性。与传统的贝叶斯网络相比，动态贝叶斯网络能够捕捉到时间随时间变化的动态特征，这使得它在许多领域（如金融预测、医疗监测与自然语言处理）中得到了广泛应用。
本文将结合代码示例和序列图来介绍动态贝叶斯网络的基本原理，并演示如何
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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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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# 如何在Python中实现动态贝叶斯网络模型
动态贝叶斯网络（DBN）是一种用于表示和推理动态系统的概率模型。它以贝叶斯网络为基础，能够处理时间序列数据。本文将指导你如何在Python中实现DBN模型，适合初学者。
## 实现流程
以下是实现动态贝叶斯网络的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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机器学习笔记之线性分类——朴素贝叶斯分类器引言回顾：概率生成模型朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯假设基于朴素贝叶斯假设的分类过程场景描述分类过程实例解析 引言本节将介绍一个经典的基于线性分类的概率生成模型——朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)。回顾：概率生成模型在机器学习笔记之线性分类——高斯判别分析(一)模型思路构建中介绍过，概率生成模型用于分类任务的朴素思想是软分类思想
记号说明\(1.输入集\textbf{X}=\{x_1,...,x_N\}是N个观测值,某一个观测\{x_n\},其中n=1,2,...,N,通俗讲就是\)x_train\(,或者文中称为\mathcal{D}\)\(2.观测对应的目标值\textbf{t}=\{t_1,...,t_n\},通俗讲就是\)y_train\(3.模型函数 t=y(x),输入变量x，输出对应的t的预测\)\(4.预测分
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2024-01-16 14:26:30
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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|\
# 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
、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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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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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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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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1.1.10. Bayesian Regression一、简介贝叶斯概率理论体系在机器学习中有着举足轻重的地位。其实很多时候，我们机器学习的算法从本质上来看，就是一种统计学习方法。所以，贝叶斯概率学派的很多思想，是理解机器学习的关键所在。贝叶斯回归显然是贝叶斯理论在线性回归的一个应用。sklearn一上来就给出了一条很重要的性质：在贝叶斯概率模型中，我们用参数的概率分布（参数本身具有分布的形式），
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2023-09-28 01:06:27
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