生物信息学课件-中科院—6-贝叶斯网络

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中国科技大学优秀系列:《生物信息学》优秀PPT课件

中国科技大学优秀系列:《生物信息学》优秀PPT课件
e.g. mKK = 1- mK = 0.9875 mKF = mF × 1/4 = 0.001389 …
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Step5:氨基酸一步转移概率矩阵
氨基酸突变概率——一步转移概率矩阵M1ij
原氨基酸
K
F
I
L
K 0.9875 0.001563 0.001563 0.009375 替换氨 F 0.001389 0.994444 0.002778 0.001389
基酸 I 0.001786 0.003571 0.992857 0.001786
L 0.0125 0.002083 0.002083 0.983333
15
Step6: 计算PAM1计分矩阵
由突变率mij计算计分矩阵中的分值rij:
rij1l0gm i(j/fi)
将rij = rji取平均值,再取整数; (按先前假设, rij = rji)
i:第i种氨基酸;
fi :每种氨基酸出现的频率;
mK = 8/(12×2× fK ×100) = 0.0125 …
13
Step5:计算氨基酸i替换为j的突变率
氨基酸i替换为j的突变率mij
i j时, mij mi氨 氨基 基ji酸 总 酸 与j相 共互 发替 生换 替的 换次 数 i j时, mii 1mi
CHENLI
ห้องสมุดไป่ตู้
2
第三节 打分矩阵及其含义
1,计分方法 2,Dayhoff: PAM系列矩阵 3,Henikoff: BLOSUM系列矩阵
CHENLI
3
1, 计分方法
匹配计分: ➢ UM矩阵(Unitary matrix) 相同的氨基酸记1分,否则记0分。 ➢BLAST中核酸比对

贝叶斯网络全解课件

贝叶斯网络全解课件
等。
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。

第1讲 生物信息学绪论PPT幻灯片

第1讲 生物信息学绪论PPT幻灯片
Sanger测序法 双脱氧链终止法
Sanger测序法
新的测序技术 –焦磷酸测序法(454,Solexa, Solid), 单分子测序 –新的整合技术
1995 第一个自由生物体流感嗜血菌(H. inf)的全基因组测序完成
1996 完成人类基因组计划的遗传作图 启动模式生物基因组计划
H.inf全基因组
大肠杆菌及其全基因组
水稻基因组计划
1999.7 2000
第5届国际公共领域人类基因组测序会议,加快测序速度 Celera公司宣布完成果蝇基因组测序 国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基 因组的测序工作
Drosophila melanogaster 果蝇
Arabidopsis thaliana 拟南芥
51335613554632416254244212326366645622466146342646 11111111111111111111111111112222222222222222222222
隐状态:那个骰子
基因的鉴定
跟线虫的基因数差不多 暗示着。。。。。。
人类基因组序列的显示
Visualization什 Nhomakorabea是生物信息学? 1
一、生物信息学定义
2
生物信息学(Bioinformatics)名词的由来
八十年代末期,林华安博士认识到将计算机科学与生物学 结合起来的重要意义,开始留意要为这一领域构思一个合适的 名称。起初,考虑到与将要支持他主办一系列生物信息学会议 的佛罗里达州立大学超型计算机计算研究所的关系,他使用的 是“CompBio”;之后,又将其更改为兼具法国风情的 “bioinformatique”,看起来似乎有些古怪。因此不久,他便 进一步把它更改为“bio-informatics(bio/informatics)”。 但由于当时的电子邮件系统与今日不同,该名称中的-或/符号 经常会引起许多系统问题,于是林博士将其去除,今天我们所 看到的“bioinformatics”就正式诞生了,林博士也因此赢得了 “生物信息学之父”的美誉。

贝叶斯网络简介PPT课件

贝叶斯网络简介PPT课件

而在贝叶斯网络中,由于存在前述性质,任意随 机变量组合的联合条件概率分布被化简成
其中Parents表示xi的直接前驱节点的联合,概率 值可以从相应条件概率表中查到。
.
6
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
7
贝叶斯网络的构造及训练
1、确定随机变量间的拓扑关系,形成DAG 。这一步通常需要领域专家完成,而想要 建立一个好的拓扑结构,通常需要不断迭 代和改进才可以。
2、训练贝叶斯网络。这一步也就是要完成 条件概率表的构造,如果每个随机变量的 值都是可以直接观察的,方法类似于朴素 贝叶斯分类。但是通常贝叶斯网络的中存 在隐藏变量节点,那么训练方法就是比较 复杂。
4、将收敛结果作为推. 断值。
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贝叶斯网络应用
医疗诊断,
工业,
金融分析,
计算机(微软Windows,Office),
模式识别:分类,语义理解
军事(目标识别,多目标跟踪,战争身份识别
等),
生态学,
生物信息学(贝叶斯网络在基因连锁分析中应
用),
编码学,
分类聚类,
时序数据和动态模型 .
• 用概率论处理不确定性的主要优点是保 证推理结果的正确性。
.
2
几个重要原理
• 链规则(chain rule)
P ( X 1 , X 2 ,X . n ) . P ( . X 1 ) , P ( X 2 |X 1 ) P ( X .n | . X 1 , . X 2 ,X . n ) ..,

贝叶斯信念网络汇总课件

贝叶斯信念网络汇总课件
参数学习的常用算法
常用的参数学习方法包括最大似然估计、贝叶斯估计和期望最大化算法等。这些算法可以帮助我们从数据中学习 到最佳的参数设置,使得贝叶斯网络能够最好地拟合概率推理是贝叶斯信念网络的核心,它基于概率理论来描述不 确定性。
02
概率推理的目标是计算给定证据下某个假设的概率,或者计算
06
贝叶斯网络的发展趋势与 未来展望
深度学习与贝叶斯网络的结合
深度学习在特征提取上的 优势
贝叶斯网络在处理复杂、高维数据时,可以 借助深度学习强大的特征提取能力,提高模 型对数据的理解和表达能力。
贝叶斯网络的概率解释能力
贝叶斯网络具有清晰的概率解释,可以为深度学习 模型提供可解释性强的推理框架,帮助理解模型预 测结果。
参数可解释性
通过可视化技术、解释性算法等方法,可以进一步解释贝叶斯网络 中参数的意义和影响,提高模型的可信度和用户接受度。
感谢您的观看
THANKS
联合优化与模型融合
未来研究可以探索深度学习与贝叶斯网络在 结构、参数和优化方法上的联合优化,实现 两者的优势互补。
大数据处理与贝叶斯网络
大数据处理的需求
随着大数据时代的到来,如何高 效处理、分析和挖掘大规模数据 成为关键问题。贝叶斯网络在大 数据处理中具有广阔的应用前景 。
并行计算与分布式
实现
针对大规模数据,可以采用分布 式计算框架,如Hadoop、Spark 等,对贝叶斯网络进行并行化处 理,提高推理和学习的效率。
在贝叶斯网络中,变量间的关系通过 条件独立性来表达。确定条件独立性 有助于简化网络结构,提高推理效率 。
构建有向无环图
根据条件独立性评估结果,可以构建 一个有向无环图来表示贝叶斯网络的 结构。这个图将各个变量连接起来, 反映了它们之间的依赖关系。

贝叶斯网络培训课件

贝叶斯网络培训课件

05
贝叶斯网络的应用案例
Chapter
分类问题
总结词
贝叶斯网络在分类问题中具有广泛的应用,能够有 效地处理各种数据类型,包括连续和离散数据。
详细描述
通过构建分类模型,贝叶斯网络可以用于解决诸如 垃圾邮件过滤、疾病诊断、信用评分等问题。这些 问题的共同特点是,需要根据已知的特征对未知的 目标进行分类或标签。贝叶斯网络通过概率推理和 概率更新来优化分类效果,提高分类准确性和鲁棒 性。
特点
03
04
05
表达直观:贝叶斯网络 以图形化的方式表达概 率模型,易于理解。
概率完整:贝叶斯网络 包含了所有需要的概率 信息,可以用于推断和 决策。
灵活性强:可以添加、 删除节点和边,适应不 同的应用场景。
贝叶斯网络的应用场景
01
02
03
分类问题
贝叶斯网络可以用于分类 问题,如垃圾邮件识别、 疾病诊断等。
对于大规模的数据集,贝叶斯网络的推理可能变得非常复杂和计算量大。
02
贝叶斯网络的基本概念
Chapter
条件概率
条件概率是指在一个事件B发生的条件下,另一个事件A发生的概率。通 常表示为P(A|B)。
条件概率是贝叶斯网络中的一个基本概念,用于描述事件之间的条件关 系。
在贝叶斯网络中,条件概率被用于计算给定一组证据下,某个变量取某 个值的概率。
06
贝叶斯网络的未来发展与挑战
Chapter
理论完善与拓展
理论完善
随着贝叶斯网络在各个领域的广泛应用,针对其理论的深入 研究和完善显得尤为重要。这包括对贝叶斯网络结构的优化 、推断算法的改进以及概率图模型的深入研究等。
拓展应用领域
贝叶斯网络在各个领域都有广泛的应用,如医疗、金融、推 荐系统等。未来可以进一步拓展其应用范围,探索其在更多 领域的应用潜力。

贝叶斯网络培训课件

贝叶斯网络培训课件

最大的参数值。
3. 预测和诊断
03
利用已训练好的贝叶斯网络模型,进行预测和诊断。如预测未
观测变量的取值,或诊断某一变量出现异常的原因。
贝叶斯网络中的参数学习
1. 最大似然估计(MLE )
2. 贝叶斯方法
3. 结构学习和参数学习的 结合
4. 在线学习
通过最大化似然函数,估计网络中的参数 值。这种方法适用于数据量较大的情况。
扩展应用场景
挖掘贝叶斯网络在更多领域 的应用潜力,如自然语言处 理、计算机视觉等。
06
实验操作和实战演练
使用Python等语言进行贝叶斯网络的搭建和训练
环境搭建
介绍如何在Python环境中安 装和使用贝叶斯网络相关库 ,如pgmpy、NetworkX等 。
网络构建
详细演示如何使用代码构建 贝叶斯网络结构,包括节点 和边的定义、概率表的设置 等。
其他领域
贝叶斯网络可用于基因调控网络建模、疾 病诊断与治疗策略制定等领域,提升生物 医学研究的效率与准确性。
此外,贝叶斯网络还可应用于自然语言处 理、图像处理、社会科学研究等多个领域 。
02
贝叶斯网络的基础概念
节点与边
节点
贝叶斯网络中的节点代表随机变量,用图形表示为一个圆圈 。每个节点都代表一个特定的属性或事件,例如天气、疾病 等。
04
贝叶斯网络的实践应用与案例 解析
故障诊断
设备故障预测
利用贝叶斯网络建立设备 的故障模型,通过监测设 备的状态参数进行故障预 测。
可靠性分析
结合贝叶斯网络,对复杂 系统的可靠性进行分析, 找出可能的故障链和薄弱 环节。
故障诊断策略
采用贝叶斯推理,结合先 验知识和实时数据,对故 障进行快速准确的诊断。

贝叶斯网络教材

贝叶斯网络教材

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
•问题:
•随着变量数目增加,联合概率分布的参数个数成指数级增长。
– n个二值随机变量的联合概率分布包含2n-1个独立参数。
•当变量很多时,联合概率的获取、存储和运算都十分困难。 •在六、七十年代,大多数学者认为概率论不适合于解决人工 智能中的不确定性问题。
(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。
(40-4)
贝叶斯网络基本概念
•贝叶斯网络提供一种方便表示因果知识的途径。 •网络内节点可以选作“输出”节点,代表类标号属性。可以有多个输出节 点。分类过程返回类标号属性的概率分布,预测每个类的概率。
(40-5)
不确定性推理与联合概率分布
•不确定性的主要来源: ⑴领域专家对自己掌握知识的不确定性; ⑵所要建模的领域本身内在的不确定性; ⑶知识工程师试图翻译、表示知识所产生的不确定性; ⑷关于知识自身的精确性和知识获取方面存在的不确定性。 •使用概率方法进行不确定性推理的步骤: ①将待处理问题域抽象为一组随机变量的集合X={X1,X2,…,Xn} ; ②把关于该问题的知识表示为一个联合概率分布P(X); 按照概率论原则进行推理计算。 •例(Alarm问题):Pearl教授的家里装有警铃,地震和盗窃都可能触发警 铃。听到警铃后,两个邻居Marry和John可能会打电话给他。如果Pearl教 授接到Mary的电话,说听到他家警铃响,那么Pearl教授家遭盗窃的概率 是多大?

《生物信息学》PPT课件

《生物信息学》PPT课件

❖ 10. 通过学习应逐渐掌握的内容
编辑ppt
2
1. 什么是生物信息学?
❖ What is bioinformatics ?
❖ What do you know about bioinformatics ?
❖ 收集、维护、传播、分析以及利用在分子生物学研究中获得的大
量数据。生物信息学(bioinformatics)是生物学与计算机科学以
及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它通过对生
物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析,进而达到揭示
数据所蕴含的生物学意义的目的。由于当前生物信息学发展的主
要推动力来自分子生物学,生物信息学的研究主要集中于核苷酸
和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面,所以目前生物
信息学可以狭义地定义为:将计算机科学和数学应用于生物大分
组测序工作。
编辑ppt
7
3. 生物信息学的发展过程
大致经历了3个阶段:
❖ 前基因组时代—生物数据库的建立、检索工 具的开发、DNA和蛋白质序列分析、全局和 局部的序列对位排列;
❖ 基因组时代—基因寻找和识别、网络数据库 系统的建立、交互界面的开发;
❖ 后基因组时代—大规模基因组分析、蛋白质 组分析。
❖ 早在1956年,在美国田纳西州盖特林堡(Datlinburg)召开的 首次“生物学中的信息理论研讨会”上,便产生了生物信息 学的概念。但是,就生物信息学的发展而言,它还是一门相 当年轻的学科。直到20世纪80—90年代,伴随着计算机科 学技术的进步,生物信息学才获得突破性进展。
❖ 1987年,林华安博士正式把这一学科命名为“生物信息学” (Bioinformatics)。此后,其内涵随着研究的深入和现实需 要的变化而几经更迭。1995年,在美国人类基因组计划第一 个五年总结报告中,给出了一个较为完整的生物信息学定义: 生物信息学是一门交叉科学,它包含了生物信息的获取、加 工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面,它综合运 用数学、计算机科学和生物编学辑p的pt 各种工具,来阐明和理解大10 量数据所包含的生物学意义。

贝叶斯信念网络PPT课件

贝叶斯信念网络PPT课件
可以看到,虽然这个用户没有使用真实头像,但是通过分类器的鉴别,更倾向于将此账号 归入真实账号类别。这个例子也展示了当特征属性充分多时,朴素贝叶斯分类对个别属性的抗 干扰性。
第14页/共20页
6.如何评价分类器的质量 首先要定义,分类器的正确率指分类器正确分类的项目占所有被分类项目的
比率。 通常使用回归测试来评估分类器的准确率,最简单的方法是用构造完成的分
c类别集合i项集合f分类器2019912例如医生对病人进行诊断就是一个典型的分类过程任何一个医生都无法直接看到病人的病情只能观察病人表现出的症状和各种化验检测数据来推断病情这时医生就好比一个分类器而这个医生诊断的准确率与他当初受到的教育方式构造方法病人的症状是否突出待分类数据的特性以及医生的经验多少训练样本数量都有密切关系
朴素贝叶斯分类
(Naive Bayesian Classification)
贝叶斯信念网络 (Bayesian Blief Networks)
第1页/共20页
朴素贝叶斯分类
贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理 为基础,故统称为贝叶斯分类。
这里首先介绍分类问题,对分类问题进行一个正式的定义。然 后,介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,通过实例 讨论贝叶斯分类中最简单的一种:朴素贝叶斯分类。
{a<=0.1, 0.1<a<0.8, a>=0.8}
a3:是否使用真实头像
a3:{a=0(不是),a=1(是)}
第11页/共20页
2、获取训练样本 这里使用运维人员曾经人工检测过的1万个账号作为训练样本。
3、训练样本中每个类别的频率(已知数据) 用训练样本中真实账号和不真实账号数量分别除以1万,得到:

贝叶斯信念网络PPT课件

贝叶斯信念网络PPT课件

一个简单的例子
由左图给出,它对下雨(R)引起 草地变湿(W)建模。天下雨的可 能性为40%,并且下雨时草 地变湿的可能性为90%;也 许10%的时间雨下得不长, 不足以让我们真正认为草地被 淋湿了。
在这个例子中,随机变量是二
元的:真或假。存在20%的
可能性草地变湿而实际上并没
有下雨,例如,使用喷水器时

而洪水的到来与降雨情况有关,地震的发生会反映在地 震监测仪的报告中。同时,入室盗窃也会带来地震监测 仪的扰动。在水文站以往的数据库中,关于以上这些因 素都能找到详细的记录。
那么如何从这些数据中挖掘出有用的信息,来帮助工作
人员进行决策呢? 假设某时刻警报突然拉响了,且此
时正在下雨,值班人员要判断此时发生地震、盗窃和洪
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2020/11/15
已知变量的状态观察值
地震
入室盗窃
洪水
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2020/11/15
(2)当“警报拉响+降雨+地震监测仪信号弱 → 地 震、入室盗窃、洪水”:
假设,同样在下雨天,警报突然拉响,如果此时值 班人员还注意到了地震监测仪的状态处于弱信号的 范围,那么到底地震、入室盗窃、洪水中哪个发生 呢?
而洪水的到来与降雨情况有关,地震的发生会反映 在地震监测仪的报告中。同时,入室盗窃也会带来 地震监测仪的扰动。在水文站以往的数据库中,关 于以上这些因素都能找到详细的记录。
那么如何从这些数据中挖掘出有用的信息,来帮助 工作人员进行决策呢?
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2020/11/15
1、有向无环图
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2020/11/15
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2020/11/15
P(W R) 0.9 P(W R)0.2
•可以看到三个值就可以 完全指定P(R,W)的联合 分布。如果P(R)=0.4, 则P(~R)=0.6。类似 地,P( WR)0.1,而

贝叶斯网络PPT课件

贝叶斯网络PPT课件
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2019/8/21
3.贝叶斯网络学习 贝叶斯网络学习是指由先验的贝叶斯网络得到后验的贝叶斯网络的过程。
先验贝叶斯网络是根据用户的先验知识构造的贝叶斯网络,后验贝叶斯网络 是把先验贝叶斯网络和数据相结合而得到的贝叶斯网络。
贝叶斯网络学习的实质是用现有数据对先验知识的修正。贝叶斯网络能 够持续学习.上次学习得到的后验贝叶斯网络变成下一次学习的先验贝叶斯 网络,每一次学习前用户都可以对先验贝叶斯网络进行调整,使得新的贝叶 斯网络更能体现数据中蕴涵的知识。贝叶斯网络的学习关系如图7.2所示。
(2)具有良好的可理解性和逻辑性,这是神经元网络无法比拟的,神经 元网络从输入层输入影响因素信息,经隐含层处理后传人输出层,是黑匣子 似的预测和评估,而贝叶斯网络是白匣子。
(3)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。
(4)贝叶斯网络以概率推理为基础,推理结果说服力强,而且相对贝叶 斯方法来说,贝叶斯网络对先验概率的要求大大降低。贝叶斯网络通过实践 积累可以随时进行学习来改进网络结构和参数,提高预测诊断能力,并且基 于网络的概率推理算法,贝叶斯网络接受了新信息后立即更新网络中的概率 信息。
图7.1 基于结点间概率关系的推理
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2019/8/21
通过长期的观察,或者从别人那里了解,这个中学生的父母知道他 们的女儿参加晚会的概率。通过长时间的数据积累,他们也知道他们的 女儿参加晚会后宿醉的概率。因此,结点party和结点hangover之间有 一条连线。同样,有明显的因果关系或相关关系的结点之间都有一条连 线,并且连线从原因结点出发,指向结果结点。
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2019/8/21
7.l 引例
先看一个关于概率推理的例子。图7.1中有6个结点:参加晚 会(party,PT)、 宿醉(hangover,HO)、患脑瘤(brain tumor, BT)、头疼(headache,HA)、有酒精味(smell alcohol,SA)和X射 线检查呈阳性(posxray,PX)。可以把图7.1想象成为这样一个场 景:一个中学生回家后,其父母猜测她参加了晚会,并且喝了酒; 第二天这个学生感到头疼,她的父母带她到医院做头部的X光检查 ……

贝叶斯网络全解 共64页

贝叶斯网络全解 共64页
P(R|c1)=2/4 P(R|c2)=1/3 P(c1)=P(c2)=1/2 如果摸到一个红球,那么,这个信封有1美元的概率 是0.6 如果摸到一个黑球,那么,这个信封有1美元的概率 是3/7
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
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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)

贝叶斯信念网络汇总课件

贝叶斯信念网络汇总课件
朴素贝叶斯分类器是基于独立性假设的,即特征之间相互 独立。而贝叶斯信念网络则考虑了特征之间的依赖关系, 能够更好地建模数据分布。
朴素贝叶斯分类器在特征选择上较为简单,通常只考虑特 征是否出现。而贝叶斯信念网络则可以考虑到特征的多个 状态及其概率,提供更丰富的特征信息。
朴素贝叶斯分类器在处理连续型特征时存在困难,而贝叶 斯信念网络则可以很好地处理连续型特征。
与决策树和神经网络的比较
决策树和神经网络是基于数据的全局结构进行分类的 ,而贝叶斯信念网络则基于数据的局部概率分布进行
分类,具有更好的局部细节捕捉能力。
决策树和神经网络通常需要大量的数据才能获得较好 的效果,而贝叶斯信念网络在小样本数据下也能表现
良好。
决策树和神经网络在处理高维数据时容易过拟合,而 贝叶斯信念网络则能够有效地处理高维数据。
与隐马尔可夫模型和卡尔曼滤波器的比较
隐马尔可夫模型和卡尔曼滤波器主要用于时间序列分析,而贝叶斯信念网络则可以用于各种概率分布 的建模。
隐马尔可夫模型和卡尔曼滤波器在处理非线性问题时存在困难,而贝叶斯信念网络则能够很好地处理非 线性问题。
隐马尔可夫模型和卡尔曼滤波器通常用于短期预测,而贝叶斯信念网络则可以用于长期预测和复杂系统 模拟。
可解释性与透明度
随着人工智能技术的广泛应用,模型 的解释性与透明度越来越受到关注。
未来研究可以进一步探索如何提高贝 叶斯信念网络的解释性和透明度,使 其更好地应用于实际问题和决策支持 系统。
贝叶斯信念网络可以通过概率和因果 关系的建模来提供一定的解释性和透 明度。
THANKS。
02
常用的参数学习方法包括最大似 然估计和贝叶斯估计。
最大似然估计基于训练数据估计 参数,使得数据出现的概率最大 。

贝叶斯网络培训课件

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05
贝叶斯网络实践指导
如何选择合适的贝叶斯网络算法
贝叶斯网络算法类型
01
根据问题的具体情况,选择合适的贝叶斯网络算法,如朴素贝
叶斯、动态贝叶斯网络等。
数据集特征
02
根据数据集的特征,选择适合的算法,如数据集较大时,可以
选择采样算法或变分推断方法。
问题类型
03
根据问题的类型,选择合适的算法,如分类问题可以使用朴素
贝叶斯网络面临的挑战与解决方案
要点一
总结词
要点二
详细描述
贝叶斯网络在应用过程中面临着多种挑战,如结构复杂 度高、标注数据难以获取、推断计算复杂度高等。
针对不同的挑战,可以采取不同的解决方案。例如,针 对结构复杂度高的问题,可以采用结构学习方法来简化 网络结构;针对标注数据难以获取的问题,可以采用半 监督学习或无监督学习方法;针对推断计算复杂度高的 问题,可以采用高效的推断算法或并行计算技术来解决 。
贝叶斯网络的推断与预测
要点一
总结词
推断是贝叶斯网络中的重要应用之一,是指利用已经知 道的信息,推导出未知信息的可能性结果。预测则是推 断的进一步延伸,是指在已经知道一些信息的情况下, 预测未来的信息。
要点二
详细描述
贝叶斯网络的推断主要涉及到了概率图模型中的变量消 去和变量消去图两个核心概念。其中,变量消去是指利 用贝叶斯网络中各个节点的条件概率分布,计算出给定 证据条件下未知节点的后验概率分布。变量消去图则是 一种表达变量之间概率关系的方法,可以方便地进行推 断和预测
特点
具有灵活的概率表达能力和高效的推理计算能力,可应用于 分类、回归、因果分析等领域。
贝叶斯网络结构组成
节点
1
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Bayes′ Theorem
Bayes’ theorem:
Bayes' solution to a problem of "inverse probability" presented in the Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances read after Bayes's death by Richard Price to the Royal Society in 1763, then published in the Philosophical Transactions of the Royal Society of London the following year.
Rearranges those two equations, we got:
Alternative form of the Bayes′ Theorem
If Ac is the complementary event of A (often called "not A"), we got:
Alternative form of the Bayes′ Theorem
About Thomas Bayes
1. Divine Benevolence, or an Attempt to Prove That the Principal End of the Divine Providence and Government is the Happiness of His Creatures (1731) 2. An Introduction to the Doctrine of Fluxions, and a Defence of the Mathematicians Against the Objections of the Author of the Analyst (published anonymously in 1736), in which he defended the logical foundation of Isaac Newton's calculus ("fluxions") against the criticism of George Berkeley, author of The Analyst.
Drug testing example
We need to compute:
Drug testing example
P(D), or the probability that the employee is a drug user, regardless of any other information. This is 0.005, since 0.5% of the employees are drug users. This is the prior probability of D. P(N), or the probability that the employee is not a drug user. This is 1 − P(D), or 0.995. P(+|D), or the probability that the test is positive, given that the employee is a drug user. This is 0.99, since the test is 99% accurate.
“Inverse probability”
In the first decades of the eighteenth century, many problems concerning the probability of certain events, given specified conditions, were solved. e.g. given a specified number of white and black balls in a box, what is the probability of drawing a black ball? Inverse probability: given that one or more balls has been drawn, what can be said about the number of white and black balls in the box?
Therefore the chance that a random trouser-wearer is a girl equals 20/80 = 0.25.
Drug testing example
Suppose a certain drug test is 99% sensitive and 99% specific, that is, the test will correctly identify a drug user as testing positive 99% of the time, and will correctly identify a non-user as testing negative 99% of the time. This would seem to be a relatively accurate test, but Bayes' theorem can be used to demonstrate the relatively high probability of misclassifying non-users as users.
Solve the problem with Bayes′ Theorem
Therefore the probability of seeing a student wearing trousers being a girl is 0.25.
Validation of Bayes′ Theorem
Bayes′ Theorem
P(B|A) is the conditional probability of B, given A. It is also called the likelihood. P(A) is the prior probability (or “unconditional” or “marginal” probability) of A. It is "prior" in the sense that it does not take into account any information about B; however, the event B need not occur after event A. P(B) is the prior or marginal probability of B. P(A|B) is the conditional probability of A, given B. It is also called the posterior probability because it is derived from or depends upon the specified value of B.
Bayesian network and systems biology
王 秀 杰 xjwang@
Thomas Bayes (pronounced: beiz)
An English mathematician and presbyterian minister. In 1719 he enrolled at the University of Edinburgh to study logic and theology.
Solve the problem with Bayes′ Theorem
Event A: the student observed is a girl. Event B: the student observed is wearing trousers. What to compute?
Solve the problem with Bayes′ Theorem
Bayes′ Theorem
Bayes' theorem gives a mathematical representation of how the conditional probability of event A given B is related to the converse conditional probability of B given A.
Given a partition, i.e. {Ai}, of the event space, then:
Alternative form of the Bayes′ Theorem
When cover more than two events:
A simple example of Bayes' theorem
Drug testing example
Let's assume a corporation decides to test its employees for drug use, and that only 0.5% of the employees actually use the drug. What is the probability that, given a positive drug test, an employee is actually a drug user? Let "D" stand for being a drug user, "N" indicate being a non-user. Let "+" be the event of a positive drug test.
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