贝叶斯网络
贝叶斯网络与因果推理
贝叶斯网络与因果推理贝叶斯网络是一种常用的概率图模型，被广泛应用于因果推理领域。
它以概率分布和有向无环图为基础，能够帮助我们理解和分析变量之间的因果关系。
本文将详细介绍贝叶斯网络的原理与应用，以及它在因果推理中的重要作用。
一、贝叶斯网络的原理贝叶斯网络基于贝叶斯定理和条件独立性假设，通过节点、边和概率表达式构成有向无环图，从而建立变量之间的因果关系模型。
在贝叶斯网络中，节点代表随机变量，边表示变量之间的依赖关系，而概率表达式则描述了变量之间的条件概率分布。
贝叶斯网络的核心是贝叶斯定理，其形式为P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)。
其中，P(A|B)表示在已知B发生的条件下，A发生的概率；P(B|A)表示在已知A发生的条件下，B发生的概率；P(A)和P(B)分别表示A和B独立发生的概率。
二、贝叶斯网络的应用1. 分类和预测：贝叶斯网络可以通过学习已知数据的概率关系，进行分类和预测任务。
通过给定一些观测变量，可以计算出其他未观测变量的概率分布，从而进行分类或预测。
2. 诊断和故障检测：贝叶斯网络可以用于诊断系统故障或进行故障检测。
通过观测系统中的一些变量，可以推断其他未观测变量的概率分布，从而确定系统的故障原因。
3. 原因分析和决策支持：贝叶斯网络可以用于原因分析和决策支持。
通过构建概率模型，可以确定某个事件发生的原因，从而辅助决策制定。
三、贝叶斯网络与因果推理1. 因果关系建模：贝叶斯网络可以帮助我们理解和建模变量之间的因果关系。
通过有向无环图，我们可以确定变量之间的依赖关系和因果关系。
贝叶斯网络的条件概率表达式则描述了变量之间的因果关系。
2. 因果推理：贝叶斯网络可以用于因果推理，即通过观测到的一些变量，来推断其他未观测变量的概率分布。
这种推理方式能够帮助我们分析和预测因果关系，并进行有效的决策。
3. 因果关系判定：贝叶斯网络可以用于判定变量之间的因果关系。
通过条件独立性和概率计算，我们可以判断出某个变量对另一个变量的影响程度，从而确定因果关系。
贝叶斯网络的基本原理
贝叶斯网络是一种用于建模不确定性和概率推理的图形模型。
它的基本原理是基于贝叶斯定理，通过描述不同变量之间的条件依赖关系来表示概率分布。
贝叶斯网络可以用于各种不同的领域，包括医学诊断、金融风险管理、自然语言处理等。
贝叶斯网络的基本原理是基于概率和图论的。
它由两部分组成：一个是有向无环图（DAG），另一个是条件概率分布。
有向无环图是由节点和有向边组成的，每个节点代表一个随机变量，而有向边表示节点之间的依赖关系。
条件概率分布则描述了每个节点在给定其父节点值的情况下的条件概率。
贝叶斯网络的一个重要特性是可以对变量之间的依赖关系进行建模。
通过定义节点之间的条件概率分布，贝叶斯网络可以捕捉到变量之间的直接和间接关系，从而可以进行概率推理和预测。
这使得贝叶斯网络成为了一个强大的工具，可以用于分析复杂系统中的不确定性和概率关系。
贝叶斯网络的建模过程通常包括两个步骤：结构学习和参数学习。
结构学习是指确定网络的拓扑结构，即确定节点之间的有向边的连接关系。
参数学习则是指确定每个节点的条件概率分布。
这两个步骤通常需要依赖于大量的数据和专业知识，因为在实际应用中，很多变量之间的关系是复杂的，需要通过数据分析和领域知识来进行建模。
贝叶斯网络在实际应用中有着广泛的用途。
在医学诊断领域，贝叶斯网络可以用于帮助医生进行疾病诊断和预测病情发展趋势。
在金融风险管理领域，贝叶斯网络可以用于分析不同变量之间的风险关系，帮助金融机构进行风险评估和风险控制。
在自然语言处理领域，贝叶斯网络可以用于语义分析和文本分类，帮助计算机理解和处理自然语言。
贝叶斯网络的优势在于能够处理不确定性和复杂性，同时能够利用领域知识和数据进行建模和推理。
然而，贝叶斯网络也有一些局限性，例如对大规模数据和复杂模型的建模能力有限，以及对参数的选择和网络结构的确定需要一定的专业知识和经验。
总的来说，贝叶斯网络是一种强大的概率图模型，它的基本原理是基于概率和图论的，通过描述变量之间的条件依赖关系来进行建模和推理。
贝叶斯网络
(40-9)
贝叶斯网络中的独立关系
•利用变量间的条件独立关系可以将联合概率分布分解成多个复杂度较低的 概率分布，从而降低模型复杂度，提高推理效率。 •例如：由链规则可以把联合概率分布P(A, B, E, J, M)改写为： 独立参数：1+2+4+8+16=31
– E与B相互独立， 即P(E|B)=P(E) – 给定A时，J与B和E相互独立， 即P(J|B, E, A)=P(J|A) – 给定A时，M与J、B和E都相互独立，即P(M|J, A, B, E)=P(M|A)
– 条件独立 – 因果影响独立 – 环境独立
(40-11)
贝叶斯网络中的独立关系
(一)条件独立
•贝叶斯网络的网络结构表达节点间的条件独立关系。 •三种局部结构
– 顺连 (serial connection) – 分连(diverging connection) – 汇连(converging connection)
(40-15)
贝叶斯网络中的独立关系
(四)环境独立(context independence)
•环境独立是指在特定环境下才成立的条件独立关系。 •一个环境是一组变量及其取值的组合。设环境中涉及变量的集合用 C表示， C的一种取值用c表示，则C=c表示一个环境。 •定义5.8 设X，Y，Z，C是4个两两交空的变量集合，如果 P(X, Y, Z, C=c)>0 且 P(X|Y, Z, C=c)= P(X| Z, C=c) 则称X, Y在环境C=c下关于Z条件独立。若Z为空，则称X, Y在环境C=c下 环境独立。
得到联合概率边缘化分布：
再按照条件概率定义，得到
(40-8)
不确定性推理与联合概率分布
贝叶斯网络全解课件
评分函数
定义一个评分函数来评估网络结构的优劣，常用的评分函数包 括BIC（贝叶斯信息准则）和AIC（赤池信息准则）等。
参数学习优化
1 2
参数学习
基于已知的网络结构和数据集，学习网络中各节 点的条件概率分布，使得网络能够最好地拟合数 据集。
最大似然估计
使用最大似然估计方法来估计节点的条件概率分 布，即寻找使得似然函数最大的参数值。
案例三
异常检测：使用贝叶斯网络检测金融市场中的异常交易行为。
06
贝叶斯网络展望
当前研究热点
概率图模型研究
贝叶斯网络作为概率图模型的一种，其研究涉及到对概率图 模型基本理论的研究，包括对概率、图、模型等基本概念的 理解和运用。
深度学习与贝叶斯网络的结合
随着深度学习技术的发展，如何将深度学习技术与贝叶斯网 络相结合，发挥各自的优势，是当前研究的热点问题。
未来发展方向
可解释性机器学习
随着人工智能技术的广泛应用，人们对机器学习模型的可解释性要求越来越高 。贝叶斯网络作为一种概率模型，具有天然的可解释性优势，未来可以在这方 面进行更深入的研究。
大规模贝叶斯网络
随着数据规模的增大，如何构建和处理大规模贝叶斯网络成为未来的一个重要 研究方向。
技术挑战与展望
联合概率
两个或多个事件同时发生的概率。联合概率 的计算公式为 P(A∩B)=P(A|B)⋅P(B)+P(B|A)⋅P(A)。
条件独立性
01
条件独立的概念
在给定某个条件时，两个事件之 间相互独立，即一个事件的发生 不影响另一个事件的发生。
02
条件独立性的应用
03
条件独立性的判断
在贝叶斯网络中，条件独立性用 于简化概率计算，降低模型复杂 度。
贝叶斯网络研究概述
贝叶斯网络研究概述
贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）是一种形式化用于描述具体和
概率关系的概率程序模型。
贝叶斯网络是基于概率图（Probabilistic Graph）技术的一种模型，由节点和边组成。
节点是以变量的形式出现的，它表示隐含的状态或事件，边表示他们之间的关系。
贝叶斯网络用多种方
法研究问题，如结构学习（structural learning），参数学习（parameter learning），推理（inference）和模式识别（pattern recognition）等。
贝叶斯网络由节点和边组成，节点表示隐含的状态或事件，边表示它
们之间的关系。
贝叶斯网络的研究关注处理和推理具有不确定性的信息，
以及如何将这种不确定性的信息融入到模型中。
贝叶斯网络可以用来处理
各种不确定性，如条件概率分布，贝叶斯推理的概率模型，贝叶斯滤波器，以及最大熵模型等。
结构学习是贝叶斯网络的一个重要研究领域，它旨在确定网络结构，
即节点和边的连接关系。
常用的结构学习算法有K2算法、BN算法、Expectation Maximisation（EM）算法等。
K2算法通过在网络中每个节
点的最佳入度来实现，而BN算法则通过最大化给定数据的贝叶斯概率来
实现。
参数学习是贝叶斯网络的另一个重要研究领域，它旨在确定节点之间
的参数。
贝叶斯网络的基本原理(Ⅰ)
贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种概率图模型，它能够描述变量之间的依赖关系，并通过概率推断来进行推理和决策。
贝叶斯网络的基本原理包括概率论、图论和贝叶斯定理。
概率论是贝叶斯网络的基础，它描述了不同变量之间的概率关系。
在贝叶斯网络中，每个节点代表一个随机变量，节点之间的连接表示了它们之间的依赖关系。
每个节点都有一个条件概率表，描述了在给定父节点条件下，子节点的条件概率分布。
这种条件概率表的建立是基于领域知识和数据统计的结果，它能够有效地捕捉到变量之间的依赖关系。
另一个重要的原理是图论，贝叶斯网络是一种有向无环图。
有向边表示了变量之间的因果关系，而无环则保证了网络的一致性和可推断性。
通过图论的方法，可以对贝叶斯网络进行结构学习和参数学习，从而能够从数据中学习到变量之间的依赖关系和概率分布。
最重要的原理是贝叶斯定理，它是贝叶斯网络的核心。
贝叶斯定理描述了在给定观测数据的条件下，变量之间的概率分布是如何更新的。
贝叶斯网络通过贝叶斯定理进行推理，可以根据已知的观测数据，推断出其他变量的概率分布。
这种基于贝叶斯定理的推理方法，使得贝叶斯网络能够在不确定性和不完整信息的情况下进行有效的推断和决策。
除了这些基本原理之外，贝叶斯网络还有一些特点和应用。
首先，它能够有效地处理不确定性和噪声，因为它能够通过概率推断来量化不确定性，并能够灵活地处理缺失和不完整数据。
其次，贝叶斯网络可以通过结构学习和参数学习来从数据中学习到变量之间的依赖关系和概率分布，因此能够适应不同领域的应用。
最后，贝叶斯网络在医疗诊断、风险评估、工程决策等领域有着广泛的应用，它能够帮助人们从复杂的数据中推断出有用的信息，帮助人们做出更好的决策。
总之，贝叶斯网络是一种强大的概率图模型，它基于概率论、图论和贝叶斯定理，能够描述变量之间的依赖关系，并通过概率推断进行推理和决策。
它具有处理不确定性的优势，能够从数据中学习到知识，并且在各个领域有着广泛的应用。
贝叶斯网络
2.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(directed acyclic graphical model)，是一种概率图模型，于1985年由Judea Pearl 首先提出。
它是一种模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理模型，其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG)。
贝叶斯网络的有向无环图中的节点{}12,,,n X X X 表示随机变量，它们可以是可观察到的变量，或隐变量、未知参数等。
认为有因果关系（或非条件独立）的变量或命题则用箭头来连接。
若两个节点间以一个单箭头连接在一起，表示其中一个节点是“因(parents)”，另一个是“果(children)”，两节点就会产生一个条件概率值。
连接两个节点的箭头代表此两个随机变量是具有因果关系，或非条件独立。
例如，假设节点E 直接影响到节点H ，即E→H ，则用从E 指向H 的箭头建立结点E 到结点H 的有向弧(E,H)，权值(即连接强度)用条件概率P(H|E)来表示，如下图所示：简言之，把某个研究系统中涉及的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。
其主要用来描述随机变量之间的条件依赖，用圈表示随机变量(random variables)，用箭头表示条件依赖(conditional dependencies)。
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 = (X i )，i ∈ I 为其有向无环图中的某一节点i 所代表的随机变量，若节点X 的联合概率可以表示成：()()()i pa i i Ip x p x x ∈=∏则称X 为相对于一有向无环图G 的贝叶斯网络，其中，()pa i 表示节点i 之“因”，或称()pa i 是i 的parents （父母）。
此外，对于任意的随机变量，其联合概率可由各自的局部条件概率分布相乘而得出：()()()()111211,,,,K K K p x x p x x x p x x p x -=下图所示，便是一个简单的贝叶斯网络：因为a 导致b ，a 和b 导致c ，所以有:()()()(),,,p a b c p c a b p b a p a =2.1贝叶斯网络的3种结构形式:给定如下图所示的一个贝叶斯网络：（1） x 1, x 2 , …,x 7的联合分布为:()()()()()()()()1234567123412351364745,,,,,,,,,,p x x x x x x x p x p x p x p x x x x p x x x p x x p x x x =（2）x 1和x 2独立（对应head-to-head ）；（3）x 6和x 7在x 4给定的条件下独立（对应tail-to-tail ）根据上图，第（1）点可能很容易理解，但第（2）、（3）点中所述的条件独立是啥意思呢？其实第（2）、（3）点是贝叶斯网络中3种结构形式中的其中二种。
贝叶斯网络和神经网络的比较分析
贝叶斯网络和神经网络的比较分析一、概述在机器学习和人工智能领域，贝叶斯网络和神经网络是两种最常用的模型。
它们基于不同的数学方法和理论，但在某些情况下也可以用于解决相同的问题。
接下来，本篇文章将从不同的方面对它们进行比较分析。
二、基础知识介绍1. 贝叶斯网络贝叶斯网络是一种用于表示和推理不确定性的图形模型。
它使用有向无环图（DAG）来表示变量之间的依赖关系，并使用概率分布来表示变量的联合分布。
一个贝叶斯网络的节点代表一个变量，边表示变量之间的条件依赖关系。
贝叶斯网络是有向的，这意味着边连接的节点有明确的方向。
这个方向表示相关变量之间的因果关系，即一个节点的值可以影响另一个节点的值，但反过来不行。
2. 神经网络神经网络是一种仿生学模型，它的设计灵感来源于人类神经系统。
它由许多连接的神经元（节点）组成，每个神经元可以接收其他神经元的输入，并生成输出。
在神经网络中，权重是变量之间的连接强度，而偏置则是变量的基础值。
神经网络的核心是通过反向传播算法来更新权重和偏置，从而优化模型的性能。
三、应用领域比较1. 贝叶斯网络应用领域贝叶斯网络广泛应用于医学、生物、金融和工程领域等。
例如，在医学领域，它可以用于诊断某些疾病，预测病人的病情和肿瘤生长等。
在工程领域，它可以用于优化智能制造系统、控制质量和改进生产效率。
2. 神经网络应用领域神经网络被广泛应用于语音识别、图像识别和自然语言处理等领域。
例如，在语音识别中，它可以用于将语音转换为文本；在图像识别中，它可以用于识别对象和场景；在自然语言处理中，它可以用于翻译、分类和生成文本等。
四、性能比较1. 训练速度在模型训练方面，神经网络通常比贝叶斯网络更快。
这是因为神经网络可以并行计算，而贝叶斯网络的参数更新需要处理概率分布，需要更多的计算资源。
2. 学习效果然而，贝叶斯网络通常会产生更好的学习效果。
这是因为贝叶斯网络使用了概率分布，可以处理不精确和不完整的数据，而神经网络通常需要更多的数据和特征工程才能取得好的效果。
贝叶斯网络简介
? Dealing with time ? In many systems, data arrives sequentially ? Dynamic Bayes nets (DBNs) can be used to
分类语义理解军事目标识别多目标跟踪战争身份识别生态学生物信息学贝叶斯网络在基因连锁分析中应编码学分类聚类时序数据和动态模型图分割有向分割dseparated分割变量x和y通过第三个变量z间接相连的三种情况
贝叶斯网络简介
Introduction to Bayesian Networks
基本框架
? 贝叶斯网络： ? 概率论 ? 图论
hidden structure learning)
一个简单贝叶斯网络例子
一个简单贝叶斯网络例子
? 计算过程：
? (1)
? P(y1|x1)=0.9
? P(z1|x1)=P(z1|y1,x1)P(y1|x1)+P(z1|y2,x1)P(y2|x1)
?
=P(z1|y1)P(y1|x1)+P(z1|y2)P(y2|x1)
? 使得运算局部化。消元过程实质上就是一个边缘化的过程。 ? 最优消元顺序：最大势搜索，最小缺边搜索
贝叶斯网络推理(Inference)
2. 团树传播算法
?利用步骤共享来加快推理的算法。
?团树（clique tree）是一种无向树，其中每 一个节点代表一个变量集合，称为团(clique) 。团树必须满足变量连通性，即包含同一变 量的所有团所导出的子图必须是连通的。
Conditional Independence
基本概念
例子
P(C, S,R,W) = P(C)P(S|C)P(R|S,C)P(W|S,R,C) chain rule = P(C)P(S|C)P(R|C)P(W|S,R,C) since = P(C)P(S|C)P(R|C)P(W|S,R) since
如何利用贝叶斯网络进行概率推断(五)
贝叶斯网络是一种用于进行概率推断的强大工具。
它被广泛应用于机器学习、人工智能和决策支持系统等领域。
贝叶斯网络利用概率和图论的原理来表示和推断随机变量之间的关系，它可以帮助我们理解和预测复杂系统中的不确定性。
一、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是由一组随机变量和它们之间的依赖关系组成的有向无环图。
每个变量表示一个特定的事件或状态，而有向边表示变量之间的因果关系。
贝叶斯网络还包括一组条件概率表，用来描述变量之间的依赖关系。
通过这些条件概率表，我们可以根据已知的变量推断出未知的变量的概率分布。
二、贝叶斯网络的应用贝叶斯网络在各种领域都有着广泛的应用。
在医学诊断中，贝叶斯网络可以帮助医生根据患者的症状和检查结果来推断可能的疾病。
在金融风险管理中，贝叶斯网络可以用来评估不同投资组合的风险和回报。
在智能交通系统中，贝叶斯网络可以帮助我们预测交通流量和优化交通信号控制。
总之，贝叶斯网络可以在许多领域帮助我们理解和应对不确定性。
三、贝叶斯网络的推断算法为了进行概率推断，我们需要利用贝叶斯网络的条件概率表和观测到的证据来计算目标变量的后验概率分布。
常用的推断算法包括变量消去、近似推断和马尔科夫链蒙特卡洛等方法。
这些算法可以帮助我们有效地进行推断，从而更好地理解和预测系统的行为。
四、贝叶斯网络的学习方法除了进行概率推断，我们还可以利用观测数据来学习贝叶斯网络的结构和参数。
常用的学习方法包括极大似然估计、期望最大化算法和马尔科夫链蒙特卡洛方法。
这些方法可以帮助我们从数据中学习到系统的结构和参数，从而更好地对系统进行建模和分析。
五、贝叶斯网络的局限性和发展方向尽管贝叶斯网络在许多领域都有着广泛的应用，但它也存在一些局限性。
例如，在处理大规模和高维度的问题时，贝叶斯网络的推断和学习算法会面临挑战。
为了解决这些问题，研究者们正在不断地改进和发展贝叶斯网络的理论和算法，以适应更复杂和更大规模的系统建模和分析需求。
总之，贝叶斯网络是一种强大的工具，可以帮助我们理解和预测复杂系统中的不确定性。
贝叶斯网络的基本原理(六)
贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种用于建模不确定性的概率图模型，它基于贝叶斯定理，能够表示变量之间的依赖关系，并通过概率推断来进行概率推断。
贝叶斯网络的基本原理是贝叶斯定理，而贝叶斯定理又是由条件概率和边缘概率的定义推导而来的。
贝叶斯网络是一个有向无环图，它由节点和边组成。
节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络中的节点可以是离散型变量，也可以是连续型变量。
节点之间的有向边表示了变量之间的因果关系或者概率依赖关系，即父节点对子节点有影响。
贝叶斯网络中的节点可以分为观测节点和隐藏节点。
观测节点是已知的变量，而隐藏节点是未知的变量。
通过观测节点和隐藏节点之间的依赖关系，可以进行概率推断，即根据已知的观测节点来推断隐藏节点的概率分布。
在贝叶斯网络中，每个节点都有一个条件概率表，用来描述该节点在给定父节点条件下的概率分布。
条件概率表可以通过领域专家的知识或者数据挖掘的方法来获取。
当所有节点的条件概率表都确定之后，就可以使用贝叶斯网络进行概率推断。
贝叶斯网络的推断算法有多种，其中最常见的是变量消去和贝叶斯网搜索。
变量消去是一种精确推断算法，通过对节点进行顺序消去来计算隐藏节点的后验概率分布。
而贝叶斯网搜索则是一种结构学习算法，通过搜索合适的网络结构来表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络在人工智能、医学诊断、风险分析等领域有着广泛的应用。
在人工智能领域，贝叶斯网络可以用于模式识别、推荐系统等任务；在医学诊断领域，贝叶斯网络可以用于辅助医生进行疾病诊断和治疗决策；在风险分析领域，贝叶斯网络可以用于分析和预测风险事件的发生概率。
总之，贝叶斯网络是一种强大的概率图模型，它能够表示变量之间的依赖关系，并通过概率推断来进行不确定性建模。
通过对节点之间的条件概率表进行学习和推断，可以应用于各种领域，为人们提供更加准确和可靠的决策支持。
数据分析中的贝叶斯网络和决策树算法比较
数据分析中的贝叶斯网络和决策树算法比较数据分析是近年来兴起的一项重要技术，通过对大量数据的收集、整理和分析，可以帮助人们发现规律、预测趋势，从而做出科学决策。
在数据分析中，贝叶斯网络和决策树算法是两种常用的方法。
本文将对贝叶斯网络和决策树算法进行比较，旨在探讨它们的优劣势和适用场景。
一、贝叶斯网络贝叶斯网络是一种有向无环图模型，用于描述变量之间的概率依赖关系。
贝叶斯网络可以通过学习数据自动构建模型，并且可以提供概率推理的能力。
在数据分析中，贝叶斯网络适用于处理不确定性问题，可以用于概率预测、故障诊断、决策支持等领域。
贝叶斯网络的优势在于能够处理复杂的概率关系，可以表达变量之间的依赖关系，提供定量的不确定性分析。
此外，贝叶斯网络还可以通过添加先验知识来改进模型的性能，减少对大量数据的依赖。
然而，贝叶斯网络也存在一些不足之处。
首先，贝叶斯网络在处理大规模变量时计算复杂度较高，难以应对高维数据；其次，贝叶斯网络对数据假设较严格，需要大量的数据才能得到准确的模型；此外，贝叶斯网络在训练过程中，需要人工设定概率分布的先验知识，这对于一些复杂场景来说存在一定挑战。
二、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类和回归方法。
决策树通过对数据进行划分，构建树状的决策流程，从而达到分类和预测的目的。
在数据分析中，决策树算法适用于处理结构化数据和非结构化数据，广泛应用于数据挖掘、风险评估、医学诊断等领域。
决策树算法的优势在于模型可解释性强、易于实现、计算效率高。
决策树算法可以通过增加节点和调整分支条件，灵活地构建决策规则。
此外，决策树算法不对数据分布做过多的要求，适用于各种类型的数据。
然而，决策树算法也存在一些问题。
首先，决策树容易产生过拟合现象，对噪声数据敏感；其次，决策树算法对输入数据的变化较敏感，小幅度的数据变动可能导致树结构的巨大改变；此外，决策树算法在处理连续型数据时，需要将其离散化，可能导致信息损失。
三、贝叶斯网络和决策树算法的比较贝叶斯网络和决策树算法有各自的优势和适用场景。
贝叶斯网络的构建方法(八)
贝叶斯网络是一种用于描述变量之间概率依赖关系的图形化模型。
它可以用来处理不确定性、推断和预测等问题，广泛应用于机器学习、人工智能、生物信息学等领域。
本文将介绍贝叶斯网络的构建方法，包括贝叶斯网络的基本原理、构建步骤和相关算法。
贝叶斯网络的基本原理是基于贝叶斯定理，将一个大问题分解成若干个小的概率问题，然后通过这些小概率问题的联合概率来解决大问题。
贝叶斯网络采用有向无环图来表示变量之间的依赖关系，其中节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。
每个节点表示一个随机变量，节点之间的有向边表示两个变量之间的条件依赖关系。
构建一个贝叶斯网络的第一步是确定网络结构，即确定变量之间的依赖关系。
这可以通过专家知识、数据分析或者相关领域的先验知识来确定。
然后，需要确定每个变量的概率分布，即给定其父节点的条件下，每个节点的概率分布。
这可以通过统计数据或者专家知识来确定。
最后，需要利用贝叶斯定理和概率论的相关知识来计算后验概率，进行推断和预测。
构建贝叶斯网络的过程中，需要考虑到变量之间的相互作用和依赖关系。
变量之间的依赖关系可以通过条件独立性来描述。
如果两个变量在给定其他变量的条件下是独立的，则它们之间的边可以被移除。
这样可以简化网络结构，提高计算效率。
在确定网络结构和参数的过程中，可以使用一些算法来辅助，如贝叶斯信息准则（BIC）、最大似然估计（MLE）、期望最大化算法（EM）等。
贝叶斯网络的构建方法是一个复杂的过程，需要考虑到各种不确定性和复杂性。
在实际应用中，需要根据具体问题和数据情况来选择合适的方法和算法，进行网络结构的确定和参数的估计。
同时，需要不断地优化和调整网络结构，以提高模型的预测能力和泛化能力。
总之，贝叶斯网络是一种强大的建模工具，可以用来描述变量之间的概率依赖关系，进行不确定性推断和预测。
构建贝叶斯网络的过程涉及到网络结构的确定和参数的估计，需要考虑到各种复杂性和不确定性。
在实际应用中，需要根据具体问题和数据情况来选择合适的方法和算法，进行网络的构建和优化。
贝叶斯网络全解 共64页
11
朴素贝叶斯的假设
一个特征出现的概率，与其他特征(条件)独 立（特征独立性）
其实是：对于给定分类的条件下，特征独立
BN(G, Θ) G:有向无环图 G的结点：随机变量 G的边：结点间的有向依赖 Θ：所有条件概率分布的参数集合 结点X的条件概率：P(X|parent(X))
编程的限制：小数乘积怎么办？ 问题：一个词在样本中出现多次，和一个词
在样本中出现一次，形成的词向量相同
由0/1改成计数
如何判定该分类器的正确率
样本中：K个生成分类器，1000-K个作为测试集 交叉验证
16
贝叶斯网络
把某个研究系统中涉及的随机变量，根据是否条件 独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。
每个结点在给定其直接前驱时，条件独立于其非后继。
稍后详Байду номын сангаас解释此结论
18
一个简单的贝叶斯网络
19
全连接贝叶斯网络
每一对结点之间都有边连接
20
一个“正常”的贝叶斯网络
有些边缺失 直观上：
x1和x2独立 x6和x7在x4给定的条件下独立
x1,x2,…x7的联合分布：
21
链式网络 树形网络 因子图 非树形网络转换成树形网络的思路 Summary-Product算法
了解马尔科夫链、隐马尔科夫模型的网络拓扑和含 义
9
一个实例
10
后验概率
c1、c2表示左右两个信封。 P(R)，P(B)表示摸到红球、黑球的概率。 P(R)=P(R|c1)*P(c1) + P(R|c2)*P(c2)：全概率公式 P(c1|R)=P(R|c1)*P(c1)/P(R)
贝叶斯网络示例解析
= e a P(~b)P(e)P(a|~b,e)P(j|a)P(m|a)
= P(~b) e P(e) a P(a|~b,e)P(j|a)P(m|a)
= 0.999 {[0.002 (0.29 0.9 0.7 + 0.71 0.05 0.01)] + [0.998 (0.001 0.9 0.7+0.999 0.05 0.01)]}
4
已知，一个事件e = {JohnCalls = true, and MaryCalls = true}，试问出现盗贼的概率是多 少？
解：P(X|e) = P(概率乘积的形式。
因此，在贝叶斯网络中可通过计算条件
概率的乘积并求和来回答查询。
P(j|a) 0.90
P(m|a) 0.70
P(j|~a) 0.05
P(m|~a) 0.01
P(j|a) 0.90
P(m|a) 0.70
P(j|~a) 0.05
P(m|~a) 0.01
P(～b | j, m)的自顶向下的计算过程
8
P(~B | j, m) = P(~B, j, m) = m)
e aP(~B, e, a, j,
P(a|b,~e)
0.05
0.94
P(~a|b,~e) 0.06
P(j|a) 0.90
P(m|a) 0.70
P(j|~a) 0.05
P(m|~a) 0.01
P(j|a) 0.90
P(m|a) 0.70
P(j|~a) 0.05
P(m|~a) 0.01
P(b | j, m)的自顶向下的计算过程
6
P(B | j, m) = P(B, j, m) = eaP(B, e, a, j, m) = ea P(b)P(e)P(a|b,e)P(j|a)P(m|a) = P(b) e P(e) a P(a|b,e)P(j|a)P(m|a) = 0.001{[0.002(0.950.90.7 + 0.050.05
马尔可夫网络与贝叶斯网络的比较(Ⅲ)
马尔可夫网络和贝叶斯网络是两种常用的概率图模型，它们在处理不确定性和推理方面有着广泛的应用。
本文将对这两种网络模型进行比较，从原理、应用、优缺点等几个方面进行讨论。
1. 原理马尔可夫网络（Markov Network）是由一组随机变量构成的图模型，其中节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。
马尔可夫网络基于马尔可夫性质，即给定一个节点的状态，它的概率分布只与其邻居节点的状态有关。
因此，马尔可夫网络可以用条件概率分布来表示节点之间的依赖关系。
贝叶斯网络（Bayesian Network）也是一种概率图模型，它由一组节点和有向边构成。
节点表示随机变量，有向边表示变量之间的因果关系。
贝叶斯网络基于贝叶斯定理，可以用联合概率分布和条件概率分布来表示节点之间的依赖关系。
2. 应用马尔可夫网络常用于建模复杂系统的状态空间，例如自然语言处理、计算机视觉和社交网络分析等领域。
马尔可夫网络的一个经典应用是隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），用于序列数据的建模和预测。
贝叶斯网络常用于建模复杂系统的因果关系，例如医学诊断、智能决策和风险分析等领域。
贝叶斯网络的一个经典应用是专家系统，用于知识表示和推理。
3. 优缺点马尔可夫网络的优点在于能够自然地建模节点的联合概率分布，适用于对状态空间的建模和推理。
然而，马尔可夫网络的缺点在于难以处理因果关系和条件独立性，需要更多的参数和计算资源。
贝叶斯网络的优点在于能够自然地建模节点的条件概率分布，适用于对因果关系的建模和推理。
然而，贝叶斯网络的缺点在于难以处理联合概率分布和复杂的因果关系，需要更多的先验知识和推理算法。
4. 结论马尔可夫网络和贝叶斯网络都是重要的概率图模型，在不同的领域和问题中有着各自的优势和局限。
在实际应用中，我们可以根据具体的问题和需求选择合适的网络模型，或者将两种模型结合起来，以更好地解决复杂的不确定性和推理问题。
希望本文的比较能够帮助读者更好地理解和应用马尔可夫网络和贝叶斯网络。
贝叶斯网络在预测和决策中的应用
贝叶斯网络在预测和决策中的应用随着现代技术的不断发展，越来越多的数据被收集和存储，从而形成了一个巨大的数据海洋。
而如何从这些数据中找出有价值的信息，为决策提供支持，则是各个领域面临的共同难题。
贝叶斯网络作为一种有效的概率图模型，在预测和决策中发挥着重要的作用。
一、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种由节点和有向边构成的有向无环图（DAG）。
其中，每个节点表示一个变量或事件，有向边表示两个变量之间的关系。
节点的状态可以取离散值或连续值。
贝叶斯网络中，每个节点的状态受其父节点的状态影响，而各个节点的状态则构成了一个联合概率分布。
贝叶斯网络通过先验概率、条件概率和后验概率的计算，来描述各个变量之间的关系和概率分布，并通过概率推理来实现预测和决策。
二、贝叶斯网络在预测中的应用贝叶斯网络在预测中的应用非常广泛，在金融、医学、工程等领域都取得了很好的成果。
以金融领域为例，我们可以通过构建一个贝叶斯网络来预测股票市场的涨跌。
在该网络中，我们可以将股票市场的变化视为一个父节点，而该节点的状态取决于其它一些变量，例如金融政策、经济指标等。
这些变量则是股票市场节点的子节点，它们之间的关系则通过条件概率来描述。
在获得一系列历史数据后，我们可以通过贝叶斯网络进行学习和训练，得到各个变量之间的概率分布，并且在未来的预测中，可以通过贝叶斯推理来实现准确的预测。
三、贝叶斯网络在决策中的应用贝叶斯网络在决策中的应用也非常广泛，例如在医疗诊断中，可以通过构建一个贝叶斯网络来为医生提供诊断建议。
在该网络中，我们可以将患者的病情情况视为一个父节点，而该节点的状态取决于一些检查指标、症状等变量。
这些变量则是病情节点的子节点，它们之间的关系同样通过条件概率来描述。
在获得患者的数据后，我们可以通过贝叶斯网络来计算各个变量的概率分布，从而给出诊断建议。
而在诊断的过程中，医生可以通过修改一些变量的状态，来观察诊断建议的变化，从而做出最终的诊断决策。
贝叶斯网络的结构与推断
贝叶斯网络的结构与推断贝叶斯网络是一种以概率论为基础的图模型，用于表示和推断变量之间的依赖关系。
它由节点和有向边组成，节点代表变量，有向边表示变量之间的依赖关系。
在这篇文章中，我们将介绍贝叶斯网络的结构和推断算法。
一、贝叶斯网络的结构贝叶斯网络的结构以有向无环图（DAG）的形式呈现。
节点表示变量，有向边表示变量之间的依赖关系。
一个节点的父节点是其直接的依赖节点。
通过这种结构，我们可以很直观地表示变量之间的因果关系。
在贝叶斯网络中，节点的概率分布是条件概率分布。
每个节点根据其父节点的取值情况来计算其概率分布。
这种条件概率的建模方式使得贝叶斯网络能够灵活地处理不同节点之间的依赖关系。
二、贝叶斯网络的推断贝叶斯网络可以用于推断未观测到的节点的概率分布。
在推断过程中，我们可以利用已观测到的节点的取值来推断未观测到的节点的取值。
贝叶斯网络通过贝叶斯定理来进行推断，即根据观测到的证据来更新后验概率。
推断的常用算法有变量消除和近似推断算法。
变量消除算法通过对贝叶斯网络进行剪枝和重组，来减少计算量。
近似推断算法则采用一些近似方法来简化推断过程，以提高计算效率。
三、贝叶斯网络的应用贝叶斯网络在许多领域都有广泛的应用。
其中，最常见的应用是决策分析和风险评估。
例如，在医学诊断中，贝叶斯网络可以用于推断患者的疾病概率，从而辅助医生做出诊断和治疗决策。
此外，贝叶斯网络还可以应用于自然语言处理、图像处理和机器学习等领域。
在自然语言处理中，贝叶斯网络可以用于词义消歧和信息抽取。
在图像处理中，贝叶斯网络可以用于目标识别和图像分割。
在机器学习中，贝叶斯网络可以用于模式分类和数据挖掘。
四、贝叶斯网络的优势和局限性贝叶斯网络具有许多优势，例如其能够处理不确定性、灵活性和解释性。
贝叶斯网络能够通过概率分布来描述不确定性，允许对不完全观测到的现象进行建模。
同时，贝叶斯网络的灵活性使其适用于各种领域和问题。
此外，贝叶斯网络还具有解释性，可以帮助我们理解变量之间的因果关系。
贝叶斯网络的参数学习方法(Ⅱ)
贝叶斯网络的参数学习方法一、贝叶斯网络简介贝叶斯网络是一种概率图模型，用于描述变量之间的依赖关系。
它由一个有向无环图和一组条件概率分布组成，可以用来表示变量之间的因果关系。
贝叶斯网络在人工智能、生物信息学、医学诊断等领域有着广泛的应用。
二、参数学习方法的重要性在贝叶斯网络中，参数学习是指根据观测数据来估计条件概率分布的参数。
这一步骤非常重要，因为它决定了贝叶斯网络的准确性和可靠性。
合理的参数学习方法可以让贝叶斯网络更好地适应实际数据，提高其预测能力。
三、极大似然估计极大似然估计是一种常用的参数学习方法，它通过最大化观测数据的似然函数来估计参数。
在贝叶斯网络中，极大似然估计可以用来估计条件概率分布的参数。
具体来说，对于每个节点，可以使用观测数据来估计给定其父节点的条件概率分布。
这种方法简单直观，但是在数据稀疏或者样本量较小的情况下容易产生过拟合问题。
四、贝叶斯估计为了解决极大似然估计的过拟合问题，可以使用贝叶斯估计。
贝叶斯估计引入了先验分布，通过结合观测数据和先验知识来估计参数。
在贝叶斯网络中，可以使用贝叶斯估计来估计节点的条件概率分布。
贝叶斯估计可以更好地利用先验知识，提高参数估计的稳定性和准确性。
五、期望最大化算法除了极大似然估计和贝叶斯估计，期望最大化（EM）算法也是一种常用的参数学习方法。
EM算法是一种迭代优化算法，可以用来估计包含隐变量的概率模型的参数。
在贝叶斯网络中，可以使用EM算法来估计包含隐变量的条件概率分布的参数。
EM算法通过交替进行“期望”步骤和“最大化”步骤来优化参数的估计，它在处理包含隐变量的模型时表现出色。
六、结语贝叶斯网络的参数学习是一个复杂而重要的问题，不同的参数学习方法各有优劣。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数学习方法。
极大似然估计简单直观，适用于数据充分的情况；贝叶斯估计可以利用先验知识，提高参数估计的稳定性；EM算法在处理包含隐变量的模型时具有独特优势。
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第7章 贝叶斯网络
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第7章 贝叶斯网络
7.1 引例 7.2 贝叶斯概率基础 7.3 贝叶斯网络概述 7.4 贝叶斯网络的预测,诊断和训练 算法 7.5 工具包应用
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7.1 引例
Party
参加晚会后,第 二天早晨呼吸中 Hangover Brain Tumor 有酒精味的可能 性有多大? 如果头疼,患脑 Headache 瘤的概率有多大? 如果参加了晚会, 并且头疼,那么 Smell Alcohol Pos Xray 患脑瘤的概率有 多大?
i 1
n
独立互斥且完备的先验事件概率可以 由后验事件的概率和相应条件概率决 定
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7.3 贝叶斯网络概述
7.3.1 贝叶斯网络的组成和结构
7.3.2 贝叶斯网络的优越性
7.3.3 贝叶斯网络的3个主要议题
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7.3.1 贝叶斯网络的组成和结构
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7.4.4 贝叶斯网络预测和诊断的 综合算法
利用贝叶斯网络进行单纯的预测或进行单 纯的诊断的情况时比较少的,一般情况下, 需要综合使用预测和诊断的功能 综合使用预测和诊断的功能时,预测和诊 断的使用没有先后顺序 把已知发生/不发生事件作为证据,向整个 网络扩散 通过证据,可以把网络的规模逐渐减小, 以获得需要节点的概率信息
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7.4.2 贝叶斯网络的预测算法
输入:给定贝叶斯网络B(包括网络结构m个节点以及某些节点间的连线,原因 节点到中间节点的条件概率或联合条件概率),给定若干个原因节点发生与 否的事实向量F(或者称为证据向量);给定待预测的某个节点t. 输出:节点t发生的概率.
第7步,创建挖掘结构.首先选择"Microsoft Nave Bayes"挖掘模型. 选择默认操作,我们便得到了一个贝叶斯网络
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第8步,预测和诊断
第8步,预测和诊断.首先点击"挖掘 模型预测"选项卡,进入预测的界面. 然后选择Table_2为事例表.
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第5步,建立BayesA中的数据连接, 连接到数据库BayesDatabase.
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第6步,建立数据源视图
第6步,建立BayesA中的数据源视图, 在建立视图的过程中选择数据库中的 表格Table_2.
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第7步,创建挖掘结构
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7.2.2 条件概率公式
P( A | B) P( B | A) P( A) P( B)
条件概率的计算可以通过两个事件的 发生概率,以及相反方向的条件概率 得到
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7.2.3 全概率公式
P( A) P( Bi ) P( A | Bi )
PS , QS , RS 共同发生的次数 PS 和QS共同发生的次数
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事件的概率:
事件条件概率:
PQS | PS
事件的联合条件概率:
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P( RS | PS , QS )
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7.5 工具包应用
第1步,在SQL Server 2005中创建一个新的数据库 第2步,在数据库BayesDatabase中创建一个具有4个列的 新数据表Table_2 第3步,打开数据表Table_2,向数据表中输入数据 第4步,创建新的商业智能项目BayesProject 第5步,建立BayesA中的数据连接,连接到数据库 BayesDatabase 第6步,建立BayesA中的数据源视图,在建立视图的过程中 选择数据库中的表格Table_2 第7步,创建挖掘结构 第8步,预测和诊断
贝叶斯网络是描述随机变量(事件) 之间依赖关系的一种图形模式,是一 种用来进行推理的模型 贝叶斯网络由网络结构和条件概率表 两部分组成.网络结构是一个有向无 环图
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7.3.2 贝叶斯网络的优越性
对已有的信息要求低,可以进行信息 不完全,不确定情况下的推理 具有良好的可理解性和逻辑性 专家知识和试验数据的有效结合相辅 相成,忽略次要联系而突出主要矛盾, 可以有效避免过学习 推理结果说服力强,贝叶斯网络对先 验概率的要求大大降低
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7.2 贝叶斯概率基础
7.2.1 先验概率,后验概 率和条件概率
7.2.2 条件概率公式
7.2.3 全概率公式 7.2.4 贝叶斯公式
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7.2.1 先验概率,后验概率和条 件概率
先验概率:根据历史的资料或主观判断所 确定的各种时间发生的概率 后验概率:通过贝叶斯公式,结合调查等 方式获取了新的附加信息,对先验概率修 正后得到的更符合实际的概率 条件概率:某事件发生后该事件的发生概 率
(1)把证据向量输入到贝叶斯网络B中;
(2)对于B中的每一个没处理过的节点n,如果它具有发生的事实(证据),则 标记它为已经处理过;否则继续下面的步骤; (3)如果它的所有父节点中有一个没有处理过,则不处理这个节点;否则,继 续下面的步骤; (4)根据节点n的所有父节点的概率以及条件概率或联合条件概率计算节点n的 概率分布,并把节点n标记为已处理; (5)重复步骤(2)-(4)共m次.此时,节点t的概率分布就是它的发生/不发 生的概率.算法结束.
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第1步,创建新的数据库
ห้องสมุดไป่ตู้
第1步,在SQL Server 2005中创建一 个新的数据库(创建的过程全部取默 认值),把新建的数据库命名为 BayesDatabase.
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第2步,创建新数据表
第2步,在数据库BayesDatabase中 创建一个具有4个列的新数据表 Table_2.
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7.4.5 贝叶斯网络的建立和训练 算法
首先要把实际问题的事件抽象为节点 建立两个或多个节点之间的连线.有明确的因果 关系或相关关系的节点之间可以建立连线,否则 尽量不建立连线
PPm Pm出现的数据条数 总的数据条数
PS和QS共同发生的次数 PS发生的次数
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7.4.3 贝叶斯网络的诊断算法
输入:给定贝叶斯网络B(包括网络结构m个节点以及某些节点间的连线,原因 节点到中间节点的条件概率或联合条件概率),给定若干个结果节点发生与 否的事实向量F(或者称为证据向量);给定待诊断的某个节点t. 输出:节点t发生的概率. (1)把证据向量输入到贝叶斯网络B中; (2)对于B中的每一个没处理过的节点n,如果它具有发生的事实(证据),则 标记它为已经处理过;否则继续下面的步骤; (3)如果它的所有子节点中有一个没有处理过,则不处理这个节点;否则,继 续下面的步骤; (4) 根据节点n所有子节点的概率以及条件概率或联合条件概率,根据条件概 率公式,计算节点n的概率分布,并把节点n标记为已处理; (5)重复步骤(2)-(4)共m次.此时,原因节点t的概率分布就是它的发生/ 不发生的概率.算法结束.
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第3步,向数据表中输入数据
第3步,打开数据表Table_2,向数据 表中输入数据.
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第4步,创建新的商业智能项目
第4步,创建新的商业智能项目 BayesProject
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第5步,建立数据连接
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7.3.3 贝叶斯网络的3个主要议题
贝叶斯网络预测 贝叶斯网络诊断
贝叶斯网络学习
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7.4 贝叶斯网络的预测,诊断和 训练算法
7.4.1 概率和条件概率数据 7.4.2 贝叶斯网络的预测算法 7.4.3 贝叶斯网络的诊断算法 7.4.4 贝叶斯网络预测和诊断的综合算法 7.4.5 贝叶斯网络的建立和训练算法
i 1 n
基本事件的互斥性 Bi B j , i j, i, j 1,2,......, n 基本事件的完备性 B1 B2 ...... Bn
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7.2.4 贝叶斯公式
P( Bi | A) P( Bi ) P( A | Bi )
P( Bi ) P( A | Bi )
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�
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7.4.1 概率和条件概率数据
P(PT) P(BT) P(HO|PT) PT=True PT=False True 0.200 0.001
True
0.700
0
False
0.800
0.999
False
0.300
1.000
左表给出了事件发生的概率:PT发生 的概率是0.2,不发生的概率是0.8 右表给出了事件发生的条件概率:PT 发生时,HO发生的概率是0.7