10.1贝叶斯网络
贝叶斯网络

201算概率分布
假设对于顶点xi, 其双亲节点集为Pai, 每个变量xi 的条件概率P (xi|Pai)。则顶点 集合X= {x1, x2,…,xn}的联合概率分布可如 下计算:
图1 的贝叶斯网络的简化联合概率公式如下: P (x1, x2, x3, x4, x5, x6) = P (x6|x5) P (x5|x2, x3) P (x6|x1, x2) P (x3|x1) P (x2|x1) P (x1)
2014-6-9
贝叶斯网络
24
贝叶斯网的表示方法
贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图
P(A) P(S)
亚洲旅游(A)
P(T|A)
抽烟(S)
P(L|S)
P(B|S)
肺结核(T)
肺癌(L)
支气管炎(B)
T 0 0 0 0 L 0 0 1 1 B 0 1 0 1
CPT:
D=0 0.1 0.7 0.8 0.9 ... D=1 0.9 0.3 0.2 0.1
P(j,m,a,~b,~e) = P(j|a)P(m|a)P(a|~b,~e) P(~b) P(~e)
= 0.9×0.7×0.001×0.999×0.998 = 0.00062 = 0.062%
2014-6-9 贝叶斯网络 19
贝叶斯网络的特性:
作为对域的一种完备而无冗余的表示,贝叶 斯网络比全联合概率分布紧凑得多 BN的紧凑性是局部结构化(Locally structured, 也称稀疏, Sparse)系统一个非常普遍特性的 实例 BN中每个节点只与数量有限的其它节点发 生直接的相互作用 假设节点数n=30, 每节点有5个父节点,则 BN需30x25=960个数据,而全联合概率分布 30= 10亿个! 需要 2 2014-6-9 20 贝叶斯网络
数据分析中的贝叶斯网络介绍

数据分析中的贝叶斯网络介绍数据分析是当今社会中不可或缺的一部分,它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
在数据分析领域中,贝叶斯网络是一种常用的工具,用于建模和分析复杂的关系网络。
本文将介绍贝叶斯网络的基本概念、应用领域以及其在数据分析中的重要性。
贝叶斯网络是一种概率图模型,用于表示变量之间的依赖关系。
它由节点和有向边组成,其中节点代表变量,有向边表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络使用概率分布来描述变量之间的条件概率关系,从而能够推断出未知变量的概率分布。
这使得贝叶斯网络成为处理不确定性和推理的有力工具。
贝叶斯网络的应用领域广泛,包括医学诊断、金融风险评估、自然语言处理等。
在医学诊断中,贝叶斯网络可以根据症状和疾病之间的关系来推断患者可能患有的疾病。
在金融风险评估中,贝叶斯网络可以分析不同因素对投资组合的影响,并评估投资组合的风险水平。
在自然语言处理中,贝叶斯网络可以用于语义分析和文本分类,帮助机器理解和处理自然语言。
贝叶斯网络在数据分析中的重要性不言而喻。
它能够帮助我们理解变量之间的关系,从而更好地分析数据。
通过贝叶斯网络,我们可以将数据分析问题转化为概率推理问题,从而能够更好地利用已有的知识和数据,进行推断和预测。
贝叶斯网络还具有很好的可解释性,能够清晰地展示变量之间的依赖关系,使得我们能够更好地理解模型的结果。
在使用贝叶斯网络进行数据分析时,我们需要进行模型的学习和推断。
模型的学习是指从数据中学习贝叶斯网络的结构和参数。
推断是指根据已有的知识和数据,推断未知变量的概率分布。
贝叶斯网络的学习和推断可以通过多种方法实现,包括参数估计、结构学习和概率推断算法。
这些方法在不同的场景下具有不同的适用性,需要根据具体的问题和数据进行选择。
除了学习和推断,贝叶斯网络还可以进行模型选择和验证。
模型选择是指从多个候选模型中选择最佳的模型,以最好地拟合数据。
模型验证是指评估模型的性能和准确性,以保证模型的可靠性。
贝叶斯网络

贝叶斯网络一.简介贝叶斯网络又称信度网络,是Bayes方法的扩展,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,已知成为近几年来研究的热点.。
一个贝叶斯网络是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),由代表变量节点及连接这些节点有向边构成。
节点代表随机变量,节点间的有向边代表了节点间的互相关系(由父节点指向其后代节点),用条件概率进行表达关系强度,没有父节点的用先验概率进行信息表达。
节点变量可以是任何问题的抽象,如:测试值,观测现象,意见征询等。
适用于表达和分析不确定性和概率性的事件,应用于有条件地依赖多种控制因素的决策,可以从不完全、不精确或不确定的知识或信息中做出推理。
二. 贝叶斯网络建造贝叶斯网络的建造是一个复杂的任务,需要知识工程师和领域专家的参与。
在实际中可能是反复交叉进行而不断完善的。
面向设备故障诊断应用的贝叶斯网络的建造所需要的信息来自多种渠道,如设备手册,生产过程,测试过程,维修资料以及专家经验等。
首先将设备故障分为各个相互独立且完全包含的类别(各故障类别至少应该具有可以区分的界限),然后对各个故障类别分别建造贝叶斯网络模型,需要注意的是诊断模型只在发生故障时启动,因此无需对设备正常状态建模。
通常设备故障由一个或几个原因造成的,这些原因又可能由一个或几个更低层次的原因造成。
建立起网络的节点关系后,还需要进行概率估计。
具体方法是假设在某故障原因出现的情况下,估计该故障原因的各个节点的条件概率,这种局部化概率估计的方法可以大大提高效率。
三. 贝叶斯网络有如下特性1. 贝叶斯网络本身是一种不定性因果关联模型。
贝叶斯网络与其他决策模型不同,它本身是将多元知识图解可视化的一种概率知识表达与推理模型,更为贴切地蕴含了网络节点变量之间的因果关系及条件相关关系。
2. 贝叶斯网络具有强大的不确定性问题处理能力。
贝叶斯网络用条件概率表达各个信息要素之间的相关关系,能在有限的,不完整的,不确定的信息条件下进行学习和推理。
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。
贝叶斯网络结构学习

贝叶斯网络结构学习贝叶斯网络学习是一种有效的模式学习方法,用于学习贝叶斯网络结构并将其用于预测和分类问题,它也是一种机器学习技术,许多研究人员都在探索它的优势。
1. 贝叶斯网络结构是什么贝叶斯网络结构乃一种概率图模型,由节点和边组成,各节点代表变量,其中一个节点代表观测值。
边的数量指的是节点变量之间的强依赖关系,一般而言,若两个变量之间存在强依赖关系,则会在图模型中建立一条边,指示他们之间的相关性。
2. 贝叶斯网络学习的基本原理学习贝叶斯网络的基本原理是,利用概率统计的方法来推断出节点和边的特征属性,其中,概率分布中参数的确定是基于训练集中观测数据和先验知识的。
在学习过程中,学习算法会始终寻求优化贝叶斯网络的模型参数,以便实现精确的预测和分类。
3. 在学习贝叶斯网络结构中,学习策略通常有哪些在学习贝叶斯网络结构时,学习策略通常有:连接模型学习(CML)、最大似然学习(MLE)、极大后验概率学习(Bayesian)、凸优化学习以及增量式学习。
CML是典型的机器学习算法,用于学习网络结构和参数变量之间关系,通过不断优化网络结构参数,以提高预测精度和泛化能力,MLE以最大似然方法求出参数估计值,以用于预测模型。
Bayesian学习以后验概率的方法估计参数,凸优化学习基于凸规划,对参数求解,而增量式学习基于随机梯度下降算法,可以迭代地训练模型参数,以用于预测和分类。
4. 为什么要学习贝叶斯网络结构贝叶斯网络结构能够提高模型的精度,有效地克服模型过拟合或欠拟合的情况,减小调参对模型精度的影响,可以有效地处理复杂环境中的知识有效传递和潜在关系等挑战,也可以有效处理特征量级变化大的情况,加快学习和推理速度,并且模型解释性更强。
因此,学习贝叶斯网络结构可以提高模型的预测和分类能力,并有助于完成机器学习任务。
机器学习 第7章 贝叶斯网络

朴素贝叶斯分类模型
通过GuassianNB算法fit之后,对测试集X_test进行预测,结果存在prob_pos_clf中 输出分类结果: accuracy score: 0.8335
朴素贝叶斯分类模型
朴素贝叶斯分类模型
贝叶斯网络推理
不确定性推理是机器学习的重要研究内容之一。用概率论方法进行不确定推理的一般流程是首先将问题抽象为一组随机变量与其联合概率分布表,然后根据概率论公式进行推理计算,但这个流程复杂度高
第7章 贝叶斯网络
章节介绍
贝叶斯网络(Bayesian network),又称为信念网络(Belief network) ,是一种通过有向无环图(Directed acyclic graph, DAG)表示一组随机变量及其条件依赖概率的概率图模型。概率图中,节点表示随机变量,有向边表示随机变量间的依赖关系,条件概率表示依赖关系的强度。没有父节点的节点用先验概率表达信息。两个节点若无连接则表示相互独立的随机变量。 贝叶斯网络中的节点可以表示任意问题,丰富的概率表达能力使能较好地处理不确定性信息或问题。贝叶斯网络中所有节点都是可见的,并且节点间的因果关系可以非常直观地观察到。这些特性都使得贝叶斯网络在众多智能系统中有相当重要的应用 本章首先介绍贝叶斯网络的基础知识,重点讲解贝叶斯的概率基础和朴素贝叶斯分类模型,并结合实际案例说明贝叶斯网络的应用
朴素贝叶斯分类模型
朴素贝叶斯分类模型是一种简单的构造分类器的方法。朴素贝叶斯分类模型是将问题分为特征向量和决策向量两类,并假设问题的特征向量都是相互独立地作用于决策向量的,即问题的特征之间都是互不相关的。尽管有这样过于简单的假设,但朴素贝叶斯分类模型能指数级降低贝叶斯网络构建的复杂性,同时还能较好地处理训练样本的噪声和无关属性,所以朴素贝叶斯分类模型仍然在很多现实问题中有着高效的应用,例如入侵检测和文本分类等领域。目前许多研究学者也在致力于改善特征变量间的独立性的限制使得朴素贝叶斯分类模型可以应用到更多问题上
贝叶斯网络教材全

其中P(D|G)称边际似然函数。 •定义一个随机变量Sh表示网络结构对应的状态,并赋予先验概率分布 P(Sh)。对任意样本D,计算后验概率分布有
其中P(D)是一个与结构无关的正规化常数,P(D|Sh)是边界似然。
(40-21)
贝叶斯网络学习
(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)
(40-2)
引言
• 贝叶斯网络将图论和统计学相结合,用于表达随机变量之间 复杂的概率不确定性,发现数据间的潜在关系。
• 优点: (1)知识表示形式更加直观。 (2) 对于问题域的建模,当条件或行为等发生变化时,不需要
修正模型。 (3)以图形化表示随机变量间的联合概率,处理不确定性信息。 (4)没有确定的输入或输出结点,结点之间相互影响,可以用于
•推论5.5 在一个贝叶斯网中,给定变量X的马尔可夫覆盖时,则X条件独立 于网络中所有其它变量。
•推论5.6 在一个贝叶斯网中,给定变量X的父节点Pa(X),则X条件独立于 它的所有非后代节点。
(40-14)
贝叶斯网络中的独立关系
(三)因果影响独立(causal independence)
因果影响独立指的是多个原因独立地影响同一个结果。
•两类评分标准:
① 基于编码理论
– 最小描述长度(Minimum Description Length,MDL) – 贝叶斯信息标准(Bayesian Information Criterion,BIC)
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。
贝叶斯网络的模型解释方法

贝叶斯网络的模型解释方法贝叶斯网络是一种概率图模型,它能够很好地描述变量之间的概率依赖关系。
在实际应用中,人们往往需要对贝叶斯网络进行解释,以便更好地理解模型的结构和推理过程。
本文将介绍贝叶斯网络的模型解释方法,并讨论其在实际应用中的意义。
一、贝叶斯网络的基本概念首先,我们需要了解贝叶斯网络的基本概念。
贝叶斯网络由节点和有向边组成,节点表示随机变量,有向边表示变量之间的依赖关系。
每个节点都有一个条件概率表,描述了该节点在给定父节点条件下的条件概率分布。
贝叶斯网络可以用来进行推理、预测和因果推断。
二、贝叶斯网络的模型解释方法在实际应用中,人们往往需要对贝叶斯网络进行解释,以便更好地理解模型的结构和推理过程。
贝叶斯网络的模型解释方法包括两个方面:结构解释和参数解释。
结构解释:结构解释是指理解贝叶斯网络的拓扑结构和节点之间的依赖关系。
通常可以通过观察节点之间的有向边来进行结构解释,了解变量之间的因果关系。
此外,还可以通过分析节点的条件概率表来推断节点之间的依赖关系。
结构解释可以帮助人们理解变量之间的关联性,以及模型中的因果关系。
参数解释:参数解释是指理解贝叶斯网络中每个节点的条件概率表。
通过分析条件概率表,可以了解每个节点在给定父节点条件下的条件概率分布。
参数解释可以帮助人们理解每个节点的影响因素,以及不同因素对节点的影响程度。
参数解释还可以帮助人们理解贝叶斯网络的推理过程,以及在给定观测数据下的预测结果。
三、贝叶斯网络的模型解释在实际应用中的意义贝叶斯网络的模型解释在实际应用中具有重要的意义。
首先,模型解释可以帮助人们更好地理解贝叶斯网络的结构和参数,从而提高对模型的信任度。
其次,模型解释可以帮助人们发现模型中的潜在问题,以及改进模型的方法。
此外,模型解释还可以帮助人们进行模型的有效传播和应用,使得模型能够更好地为决策提供支持。
总之,贝叶斯网络的模型解释方法包括结构解释和参数解释两个方面,它们在实际应用中具有重要的意义。
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

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。
贝叶斯网络简介

0.700 0.300
0 1.000
P(SA|HO)
True False
HO=True
0.800 0.200
HO=False
0.100 0.900
P(PX|BT)
True FalseFra bibliotekBT=True
0.980 0.020
BT=False
0.010 0.990
4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
另外,网络中的条件概率如下所示:
Pos Xray
3、贝叶斯网络概述
一个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,由若干结点和有向
弧组成。
3、贝叶斯网络概述
一个贝叶斯网络由网络结构和条件概率表两 部分组成。
条件概率表:是指网络中的每个结点都有一个
条件概率表,用于表示其父结点对该结点的影响。
Ø 当网络中的某个结点没有父结点时,该结点 的条件概率表就是该结点的先验概率。
3、贝叶斯网络概述
贝叶斯网络的3个重要议题:
贝叶斯网络预测:是指已知一定的原因,利用贝叶 斯网络进行计算,求出由原因导致结果的概率。
贝叶斯网络诊断:是指已知发生了某些结果,根据 贝叶斯网络推理出造成该结果发生的原因以及发生 的概率。
贝叶斯网络学习(训练):是指利用现有数据对先验 知识进行修正的过程,每一次学习都对贝叶斯网络 的先验概率进行调整,使得新的贝叶斯网络更能反 映数据中所蕴含的知识。
P(+BT | +PX) = P(+PX | +BT)*P(+BT)/P(+PX)
= 0.98*0.001/P(+PX) = 0.98*0.001/0.011 ≈ 0.089
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
机器学习技术中的贝叶斯网络介绍与应用

机器学习技术中的贝叶斯网络介绍与应用引言:在现代科技的推动下,机器学习(Machine Learning)成为了近年来十分热门的领域。
作为机器学习的一种重要技术,贝叶斯网络(Bayesian Network)因其能够处理不确定性的优势而备受瞩目。
本文将介绍贝叶斯网络的基本概念、原理和应用案例,以帮助读者更好地了解该领域。
一、贝叶斯网络的基本概念贝叶斯网络是一种用图模型表示随机变量之间依赖关系的方法,它由一个有向无环图(DAG)表示,节点表示随机变量,边表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络使用概率论和图论的方法来描述和推断随机事件之间的关系。
贝叶斯网络的节点可以分为两类:隐变量和观察变量。
隐变量是无法直接观测到的,而观察变量是已知的或者可以通过实际观测得到的。
贝叶斯网络通过联合概率分布来表示各个节点之间的关系,它利用贝叶斯定理根据先验概率和观测数据来计算后验概率,从而进行推理和预测。
二、贝叶斯网络的原理贝叶斯网络是基于贝叶斯定理的推理模型。
贝叶斯定理表达了在给定观测数据的条件下,计算一个假设的后验概率的公式。
贝叶斯网络利用这一公式来推导节点之间的联合概率分布。
贝叶斯网络的推理过程可以分为两个步骤:学习和推断。
学习阶段通过观测数据来构建网络结构和参数。
推断阶段根据网络结构和已知观测数据来计算未观测节点的后验概率分布。
贝叶斯网络的推理算法主要有变量消除法、采样法和近似推理法等。
三、贝叶斯网络的应用1. 医学诊断贝叶斯网络在医学诊断中有着广泛的应用。
通过构建一个贝叶斯网络模型,可以将患者的症状和病因联系起来,从而帮助医生进行准确的诊断。
例如,可以利用患者的症状和实验室检查结果来推断患者是否患有某种疾病,或者预测某种疾病的发展趋势。
2. 智能推荐系统贝叶斯网络也被广泛运用于智能推荐系统中。
通过分析用户的行为数据和偏好,建立一个贝叶斯网络模型来推荐用户感兴趣的内容或产品。
例如,根据用户过去的购买记录和浏览行为,可以预测用户下一次购买的商品。
贝叶斯网络的基本原理(Ⅲ)

贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种概率图模型,利用概率和图结构来描述变量之间的依赖关系。
它是基于贝叶斯定理而建立的一种数学模型,能够用来表示不同变量之间的概率关系,从而在不确定性条件下进行推理和决策。
贝叶斯网络在人工智能、机器学习、医学诊断、风险评估等领域都有着广泛的应用。
一、贝叶斯网络的基本概念首先,我们来了解一下贝叶斯网络的一些基本概念。
贝叶斯网络由两部分组成:一部分是一组表示变量的节点,另一部分是一组描述这些节点之间依赖关系的有向边。
其中,节点表示某一变量,有向边表示变量之间的依赖关系。
节点之间的边可以形成一个有向无环图,这样的图称为贝叶斯网络。
每个节点都对应一个概率分布,描述了该节点的概率和条件概率。
二、贝叶斯网络的条件概率在贝叶斯网络中,每个节点都对应一个条件概率表,描述了该节点在不同条件下的概率分布。
这些条件概率表可以用来表示变量之间的依赖关系,从而实现对不同变量之间的概率推理。
通过条件概率表,我们可以计算给定某些变量条件下,其他变量的概率分布,这就是贝叶斯网络的核心功能之一。
三、贝叶斯网络的推理贝叶斯网络可以用来进行不确定性条件下的推理。
通过给定一些证据变量,贝叶斯网络可以计算其他变量的概率分布,从而对未知变量进行推理。
这种推理方式可以帮助我们在不完全信息的情况下做出合理的决策,有着广泛的应用价值。
四、贝叶斯网络的学习除了推理,贝叶斯网络还可以进行学习,即从数据中学习变量之间的依赖关系和概率分布。
通过观察数据,我们可以使用贝叶斯网络的学习算法来学习每个节点的条件概率表,从而构建一个贝叶斯网络模型。
这种学习方式可以帮助我们从数据中挖掘出有用的信息,为后续的推理和决策提供支持。
五、贝叶斯网络的应用贝叶斯网络在很多领域都有着广泛的应用。
比如,在医学诊断中,我们可以利用贝叶斯网络来分析病人的症状和疾病之间的关系,从而进行准确的诊断和治疗。
在风险评估中,我们可以使用贝叶斯网络来分析各种风险因素之间的复杂关系,从而进行合理的风险评估和管理。
贝叶斯网络培训课件

VS
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《深度学习》
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《机器学习基石》
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《Bayesian Network Modeling for Knowledge Discovery in Databases》:这篇论文是贝叶斯网络领域的经典之作,介绍了贝叶斯网络的基本概念、学习算法和应用,对于初学者很有帮助。
数据预处理
网络结构学习
参数学习与推断
对数据进行清洗、整理和特征提取,以便于构建贝叶斯网络模型。
使用学习算法从数据中学习贝叶斯网络的结构,如基于依赖关系、基于评分等算法。
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利用基于贝叶斯网络的分类器,根据病人的症状和体征,对疾病进行诊断和预测。
贝叶斯网络的模型选择与超参数调整
贝叶斯网络的挑战与发展方向
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贝叶斯网络与其他机器学习方法的…
06
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《概率论与贝叶斯网络》
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贝叶斯网络可以用于决策和优化问题,如游戏、路径规划等。
03
贝叶斯网络的应用场景
02
01
数据收集与处理
首先需要收集相关数据,并进行预处理,如缺失值填充、异常值处理等。
贝叶斯网络

在拓扑次序中,节点是必须被编号的,且父节点要在子节 点前。
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贝叶斯网络的构建 一个贝叶斯网络由网络结构表示其定性部分,由
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推理过程
Emotion有2种状态,分别为Anger、Neutral,记为 E, E ,假设先
验概率为 PE 1 , PE 1 ,EMG的各特征值服从高斯分布,记为
2
2
xi
~
N
(
A
,
2 A
)
其中 xi 表示生理信号EMG的各个特征值,记 X x1, x2, x3, x4 。
4
推理公式为
PE
|
X
PE• PX PX
|
E
PE• Pxi i 1 PX
|
E
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测试结果
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Thanks
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条件概率
选取15天数据进行训练,得到条件概率。我们的方法是求 出生理信号EMG的4种特征值(均值、方差、一阶差分、 二阶差分),各个特征值服从高斯分布,因此我们利用高 斯分布来求出其条件概率。
对连续型随机变量,应用贝叶斯公式时,可以用概率密度 函数乘以一个常数,作为其中的概率。由于所有的类别都 乘了相同的常数,所以这个常数也可以忽略不计,直接用 概率密度函数就行。在大多数情况下, 类条件概率密度函 数可以采用多维变量的正态密度函数来模拟。
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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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贝叶斯网络七月算法邹博2015年4月12日2/69复习:换个角度看对偶☐给定M 个整数和某定值s ,要求从M 个数中选择若干个数(同一个整数不能多次选择),使得被选中的数的和为s 。
输出满足条件的选择数目。
⏹如:从1、2、3、4、5、6、7、8、9中选择若干数,使得它们的和为40。
3/69对偶图:Voronoi 图和Delaunay剖分4/69Delaunay三角剖分5/69K 近邻图的有趣结论☐K 近邻图中,结点的度至少是K ☐K 互近邻图中,结点的度至多是K6/69相对熵☐相对熵,又称互熵,交叉熵,鉴别信息,Kullback 熵,Kullback-Leible 散度等☐设p(x)、q(x)是X 中取值的两个概率分布,则p 对q 的相对熵是☐说明:⏹相对熵可以度量两个随机变量的“距离”⏹一般的,D(p||q) ≠D(q||p)⏹D(p||q)≥0、D(q||p) ≥0☐提示:凸函数中的Jensen 不等式x q x p E x q x p x p q p D x p xlog log ||7/69相对熵的应用思考☐假定已知随机变量P ,求相对简单的随机变量Q ,使得Q 尽量接近P⏹方法:使用P 和Q 的K-L 距离。
⏹难点:K-L 距离是非对称的,两个随机变量应该谁在前谁在后呢?☐假定使用KL(Q||P),为了让距离最小,则要求在P 为0的地方,Q 尽量为0。
会得到比较“窄”的分布曲线;☐假定使用KL(P||Q),为了让距离最小,则要求在P 不为0的地方,Q 也尽量不为0。
会得到比较“宽”的分布曲线;8/69复习:互信息☐两个随机变量X ,Y 的互信息,定义为X ,Y的联合分布和独立分布乘积的相对熵。
☐I(X,Y)=D(P(X,Y) || P(X)P(Y))yx y p x p y x p y x p Y X I ,)()(),(log ),(),(9/69复习:信息增益☐信息增益表示得知特征A 的信息而使得类X 的信息的不确定性减少的程度。
☐定义:特征A 对训练数据集D 的信息增益g(D,A),定义为集合D 的经验熵H(D)与特征A 给定条件下D 的经验条件熵H(D|A)之差,即:⏹g(D,A)=H(D) –H(D|A)⏹显然,这即为训练数据集D 和特征A 的互信息。
10/69 概率☐条件概率:☐全概率公式:☐贝叶斯(Bayes)公式:B P AB P B A Pi i i B P B A P A P | jj j i i i B P B A P B P B A P A B P )()|()()|(11/69贝叶斯公式的应用☐8支步枪中有5支已校准过,3支未校准。
一名射手用校准过的枪射击,中靶概率为0.8;用未校准的枪射击,中靶概率为0.3;现从8支枪中随机取一支射击,结果中靶。
求该枪是已校准过的概率。
☐解: ?117.0003.0012.0108.011830851 A G P G A P G A P G A P G A P G P G P 8163.0833.0858.0858.0111111 G i i G P i G A P G P G A P A G P12/69 一个实例13/69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)⏹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3/714/69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☐每个特征同等重要(特征均衡性)15/69以文本分类为例☐样本:1000封邮件,每个邮件被标记为垃圾邮件或者非垃圾邮件☐分类目标:给定第1001封邮件,确定它是垃圾邮件还是非垃圾邮件☐方法:朴素贝叶斯16/69 分析☐类别c :垃圾邮件c 1,非垃圾邮件c 2☐词汇表,两种建立方法:⏹使用现成的单词词典;⏹将所有邮件中出现的单词都统计出来,得到词典。
⏹记单词数目为N☐将每个邮件m 映射成维度为N 的向量x⏹若单词w i 在邮件m 中出现过,则x i =1,否则,x i =0。
即邮件的向量化:m →(x 1,x 2……x N )☐贝叶斯公式:P(c|x )=P(x |c)*P(c) / P(x )⏹P(c 1|x )=P(x |c 1)*P(c 1) / P(x )⏹P(c 2|x )=P(x |c 2)*P(c 2) / P(x )☐注意这里x 是向量17/69分解☐P(c|x )=P(x |c)*P(c) / P(x )☐P(x |c)=P(x 1,x 2…x N |c)=P(x 1|c)*P(x 2|c)…P(x N |c)⏹特征条件独立假设☐P(x )=P(x 1,x 2…x N )=P(x 1)*P(x 2)…P(x N )⏹特征独立假设☐带入公式:P(c|x )=P(x |c)*P(c) / P(x )☐等式右侧各项的含义:⏹P(x i |c j ):在c j (此题目,cj 要么为垃圾邮件1,要么为非垃圾邮件2)的前提下,第i 个单词x i 出现的概率⏹P(x i ):在所有样本中,单词x i 出现的概率⏹P(c j ) :在所有样本中,邮件类别c j 出现的概率18/69 拉普拉斯平滑☐p(x 1|c 1)是指的:在垃圾邮件c 1这个类别中,单词x1出现的概率。
⏹x 1是待考察的邮件中的某个单词☐定义符号⏹n 1:在所有垃圾邮件中单词x 1出现的次数。
如果x 1没有出现过,则n 1=0。
⏹n :属于c 1类的所有文档的出现过的单词总数目。
☐得到公式:☐拉普拉斯平滑:⏹其中,N 是所有单词的数目。
修正分母是为了保证概率和为1☐同理,以同样的平滑方案处理p(x 1)n n c x p 111Nn n c x p 111119/69对朴素贝叶斯的思考☐拉普拉斯平滑能够避免0/0带来的算法异常☐因为要比较的是P(c 1|x )和P(c 2|x ) 的相对大小,而根据公式P(c|x ) =P(x |c)*P(c) / P(x ),二者的分母都是除以P(x ),实践时可以不计算该系数。
☐编程的限制:小数乘积下溢出怎么办?☐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☐如何判断两个文档的距离⏹夹角余弦☐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20/69 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。
☐贝叶斯网络(Bayesian Network),又称有向无环图模型(directed acyclic graphical model ,DAG),是一种概率图模型,根据概率图的拓扑结构,考察一组随机变量{X 1,X 2...X n }及其n 组条件概率分布(Conditional Probability Distributions, CPD)的性质。
21/69贝叶斯网络☐一般而言,贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量,它们可以是可观察到的变量,或隐变量、未知参数等。
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)。
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。
☐每个结点在给定其直接前驱时,条件独立于其非后继。
⏹稍后详细解释此结论22/69一个简单的贝叶斯网络23/69全连接贝叶斯网络每一对结点之间都有边连接24/69一个“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:25/69对一个实际贝叶斯网络的分析1+2+2+4+4=13 vs 2526/69贝叶斯网络:打印机故障诊断☐17*1 + 1*2 + 2*22+ 3*23+ 3*24 = 99☐226 = 6710886427/69 贝叶斯网络:警报28/69贝叶斯网络:警报全部随机变量的联合分布29/69贝叶斯网络的形式化定义☐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))☐思考:需要多少参数才能确定上述网络呢?⏹每个结点所需参数的个数:结点的parent 数目是M ,结点和parent 的可取值数目都是K :K M *(K-1)⏹为什么?⏹考察结点的parent 对该结点形成了多少种情况(条件分布)30/69 特殊的贝叶斯网络☐M 个离散结点形成一条链,每一个结点有K 个状态,则需要K-1+(M-1)K(K-1)个参数。
这是关于长度M 的线性函数。
⏹别忘了,如果是全连接,需要K M -1个参数,是关于M 的指数函数。
☐这个网络被称作马尔科夫模型。
31/69通过贝叶斯网络判定条件独立—1☐P(a,b,c)=P(c)*P(a|c)*P(b|c)☐则:P(a,b|c)=P(a,b,c)/P(c)☐带入,得到:☐P(a,b|c)=P(a|c)*P(b|c)☐即:在c 给定的条件下,a ,b 被阻断(blocked),是独立的。
⏹条件独立:tail-to-tail32/69通过贝叶斯网络判定条件独立—2☐P(a,b,c)=P(a)*P(c|a)*P(b|c)☐即:在c 给定的条件下,a ,b 被阻断(blocked),是独立的。
⏹条件独立:head-to-tail33/69通过贝叶斯网络判定条件独立—3☐P(a,b,c) = P(a)*P(b)*P(c|a,b)☐在c 未知的条件下,a ,b 被阻断(blocked),是独立的:head-to-headP(b)*P(a)),(b)a,|P(c *P(b)*P(a) = c)b,P(a,cb a P c34/69 举例说明这三种情况35/69将上述结点推广到结点集☐D-separation :有向分离☐对于任意的结点集A ,B ,C ,考察所有通过A 中任意结点到B 中任意结点的路径,若要求A ,B 条件独立,则需要所有的路径都被阻断(blocked),即满足下列两个前提之一:⏹A 和B 的“head-to-tail 型”和“tail-to-tail 型”路径都通过C ;⏹A 和B 的“head-to-head 型”路径不通过C 以及C 的子孙;☐如果A,B 不满足D-separation ,A,B 有时被称为D-connected.36/69有向分离的举例Gas 和Radio 是独立的吗?给定Battery 呢?Ignition 呢?Starts 呢?Moves 呢?(答:IIIDD )37/69再次分析链式网络有D-separation 可知,在xi 给定的条件下,xi+1的分布和x1,x2…xi-1条件独立。