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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©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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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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本文的主题是“贝叶斯网络”（Bayesian Network） 贝叶斯网络是一个典型的图模型，它对感兴趣变量（variables of interest）及变量之间的关系（relationships）进行建模。当将贝叶斯模型与统计技术一起使用时，这种图模型分析数据具有如下几个优势：(1) 贝叶斯学习能够方便的处理不完全
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2023-10-24 11:05:17
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目录1. 对概率图模型的理解2. 贝叶斯方法2.1 频率派观点2.2 贝叶斯学派2.3 贝叶斯定理2.4 应用：拼写检查3 贝叶斯网络3.1 贝叶斯网络的定义3.2 贝叶斯网络的3种结构形式3.2.1 形式1：head-to-head3.2.2 形式2：tail-to-tail3.2.3 形式3：head-to-tail3.3 贝叶斯网络的实例3.4 因子图3.4.1 因子图的
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2024-05-20 10:42:28
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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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概述概率在现代机器学习模型中起着重要的作用。然而我们会发现，使用概率分布的图形表示进行分析很有好处。这种概率分布的图形表示被称为概率图模型（probabilistic graphical models）。概率模型的这种图形表示有如下性质：它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化，可以用于设计新的模型。通过观察图形，我们可以更深刻地认识模型的性质，如条件独立性。在复杂模型中，复杂的计算可以表示
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2023-10-15 08:55:19
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贝叶斯公式由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系。贝叶斯原本是个神父，他为了证明上帝的存在而发明了著名的贝叶斯公式。然而他本人并不知道他所发明的公式及其背后的思想对当今社会产生重大变革，最典型的的莫过于当今炙手可热的“人工智能+”时代下，是人工智能的分支：机器学习，所必备的方法之一。上图就是著名的贝叶斯公式，估计很
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2023-10-07 15:44:45
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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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贝叶斯定理贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的一则定理。在参数估计中可以写成下面这样： 这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。P(A|B)是已知B发生后A的条件概率(在B发生的情况下A发生的可能性)，
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2024-01-25 20:39:22
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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
什么是Bayes所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。公式如下：注：P(A)：没有数据的支持下，A发生的概率，也叫做先验概率。注：P(A|B)：在数据B的支持下，A发生的概率，也叫后验概率。注：P(B|A)：给定某参数A的概率分布：也叫似然函数。该公
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2024-05-02 13:58:25
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一、贝叶斯定理机器学习所要实现的均是通过有限的训练样本尽可能的准确估计出后验概率，也就是所说的结果情况。大题分为判别式模型和生成式模型。1. 判别式模型：直接通过建模P（结果|特征）的方式来预测结果，典型代表如决策树，BP神经网络、支持向量机等。2. 生成式模型：先对联合概率分布P（特征，结果）进行建模，然后通过下面的公式得到P（结果|特征），贝叶斯就是通过这种方法来解决问题。当然贝叶斯的本质公式
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2024-01-08 15:18:45
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贝叶斯预测方法Oracle白皮书2006年 9月更新贝叶斯预测方法简介贝叶斯方法将先验和后验知识相结合来模拟时间序列数据。预测的关键是要 也就是说，我们知道如果抛掷一枚硬币，出现正面和反面的概率找到一个能生成最佳均为 0.5——这是先验知识。因此，如果我们拿一枚硬币抛掷 10预测的模型，而不是最适合历史数据的模 次，我们预期会出现 5 次正面，5 次反面。但如果实际结果是出型。最能解释历史数 现了
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2024-05-30 09:08:39
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贝叶斯学习（二）一：贝叶斯网络简介 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。 贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点.。
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2023-10-06 13:41:48
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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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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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# Python 贝叶斯信任网络预测
贝叶斯信任网络（Bayesian Belief Network, BBN）是一种基于概率统计的图模型，用于表示和推理不确定性信息。在机器学习和人工智能领域，贝叶斯信任网络常用于预测和决策问题。本文将介绍如何使用Python构建贝叶斯信任网络模型，并进行预测。
## 什么是贝叶斯信任网络？
贝叶斯信任网络由一组节点和边组成，节点表示变量，边表示变量之间的依
原创
2023-08-13 17:14:30
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# 贝叶斯网络 Python 预测模型科普
贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的关系以及这些变量的不确定性。它以有向无环图（DAG）的形式呈现，节点表示随机变量，边表示变量之间的条件依赖关系。贝叶斯网络在许多领域中都有广泛的应用，包括医疗、金融、机器学习等。本文将介绍如何在 Python 中构建和使用贝叶斯网络预测模型，并用代码示例来演示实际应用。
## 贝叶斯网络的基本概念
贝叶
