贝叶斯网络简介ppt课件
合集下载
Bayesiannetwork贝叶斯网络精品PPT课件
Parameter Learning
• In order to fully specify the Bayesian network and thus fully represent the joint probability distribution, it is necessary to specify for each node X the probability distribution for X conditional upon X's parents
prior possibility P(Y) ( rankings, recent history of their performance)
Introduction
• First half is over • The outcome of the first period may be
treated as a random variable X, the óbserved evidence' that influence your prediction of the final value of Y.
• Prior confidence --------belief • Process--------belief propagation dynamics
causal relationships
statistical dependence between
Bayesian Networks
• DAG: Directed Acyclic Graph • CPT: Conditioanl Probability Tables
• P(Y|X)= PX |YPY Hale Waihona Puke XIntroduction
贝叶斯网络和主观贝叶斯方法课件
CHAPTER 06
总结与展望
总结
01
贝叶斯网络是一种基于概率的图形化模型，用于表示随机变量之间的 依赖关系。
02
主观贝叶斯方法是一种基于主观概率的推理方法，它允许人们在缺乏 完整信息的情况下进行推理。
03
贝叶斯网络和主观贝叶斯方法在许多领域都有广泛的应用，如机器学 习、数据挖掘、自然语言处理等。
01
03
随着机器学习和人工智能技术的不断发展，贝叶斯网 络和主观贝叶斯方法在与其他技术的结合方面也将有
更多的创新和应用。
04
未来，贝叶斯网络和主观贝叶斯方法的研究将更加注 重模型的解释性和可解释性，以更好地理解模型的工 作原理和应用效果。
THANKS
[ 感谢观看 ]
主观贝叶斯方法优缺点
优点
主观贝叶斯方法能够结合专家知识和不确定性推理，提供更准确的概率估计。 它还具有灵活性和可解释性，能够清晰地表达和解释不确定性。
缺点
主观贝叶斯方法的准确性取决于专家的判断能力和经验，因此可能存在主观偏 差。此外，构建和验证主观贝叶斯模型需要大量时间和资源，也可能限制其应 用范围。
贝叶斯网络和主观贝叶 斯方法课件
• 贝叶斯网络与主观贝叶斯方法的比较 • 贝叶斯网络和主观贝叶斯方法案例分
CHAPTER 01
贝叶斯网络概述
贝叶斯网络定义
贝叶斯网络是一种概 率图模型，用于表示 随机变量之间的概率 依赖关系。
贝叶斯网络提供了一 种可视化和推理随机 变量之间复杂关系的 方法。
它由一个有向无环图 （DAG）和每个节点 上的概率分布表组成。
法能够更好地处理主观先验知识。
局限性
03
贝叶斯网络在处理大规模数据时可能面临计算瓶颈，而主观贝
第7章贝叶斯网络.ppt
计算已知参加晚会的情况下，第二天早晨呼吸有 酒精味的概率。
P(+SA)=P(+HO)P(+SA|+HO)+P(-HO)P(+SA|-HO)
计算已知参加晚会的情况下，头疼发生的概率。
2019/10/19
数据仓库与数据挖掘
15
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。
2019/10/19
数据仓库与数据挖掘
11
7.3.3 贝叶斯网络的3个主要议题
贝叶斯网络预测：从起因推测一个结果的理论， 也称为由顶向下的推理。目的是由原因推导出结 果。
贝叶斯网络诊断：从结果推测一个起因的推理， 也称为由底至上的推理。目的是在已知结果时， 找出产生该结果的原因。
贝叶斯网络学习：由先验的贝叶斯网络得到后验 贝叶斯网络的过程。
13
7.4.1 概率和条件概率数据
P(PT)
P(BT)
P(HO|PT)
PT=True
True False
0.200 0.800
0.001 0.999
True False
0.700 0.300
PT=False 0
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
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
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。
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。
人工智能贝叶斯网络.ppt
• Directed Acyclic Graph (DAG)
– Nodes are random variables – Edges indicate causal influences
Burglary
Earthquake
Alarm
JohnCalls
MaryCalls
3
Conditional Probability Tables
– Bayesian Networks: Directed acyclic graphs that indicate causal structure.
– Markov Networks: Undirected graphs that capture general dependencies.
2
Bayesian Networks
JohnCalls
MaryCalls
However, this ignores the prior probability of John calling.
12
Bayes Net Inference
• Example: Given that John calls, what is the probability that there is a Burglary?
7
Independencies in Bayes Nets
• If removing a subset of nodes S from the network renders nodes Xi and Xj disconnected, then Xi and Xj are independent given S, i.e. P(Xi | Xj, S) = P(Xi | S)
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。
9
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
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。
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
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。
人工智能09贝叶斯网络(PPT57页)
k
18
Global semantics（全局语义）
The full joint distribution is defined as the product of the local conditional distributions: 全联合概率分布可以表示为贝叶斯网络中 的条件概率分布的乘积
19
– Is X independent of Z given Y?
22
Common Cause共同原因
• 另一个基础的形态: two effects of the same cause – Are X and Z independent? – Are X and Z independent given Y?
opportunities.
“某事发生的概率是0.1” 意味着0.1是在无穷 多样本的极限
条件下能够被观察到的比例
但是，在许多情景下不可能进行重复试
验
2
Probability概率
Probability is a rigorous formalism for uncertain knowledge
概率是对不确定知识一种严密的形式化方法
6
什么是图模型？
概率分布的图表示 – 概率论和图论的结合
• Also called 概率图模型 • They augment analysis instead of using pure
algebra（代数）
7
What is a Graph?
• Consists of nodes (also called vertices) and links (also called edges or arcs)
32Βιβλιοθήκη 因果关系?• 当贝叶斯网络反映真正的因果模式时: – Often simpler (nodes have fewer parents) – Often easier to think about – Often easier to elicit from experts（专家）
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：
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
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
18
2020/11/15
已知变量的状态观察值
地震
入室盗窃
洪水
19
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？
14
2020/11/15
1、有向无环图
15
2020/11/15
7
。
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
贝叶斯网络培训课件
《贝叶斯数据分析》
VS
这是*大学林轩田教授的机器学习系列课程，其中涵盖了贝叶斯网络的基本概念和应用，适合初学者。
《深度学习》
这是吴恩达教授的深度学习课程，其中涵盖了贝叶斯神经网络的基本原理和应用，对于希望了解深度学习与贝叶斯方法结合的人很有帮助。
《机器学习基石》
在线课程推荐
《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。
使用贝叶斯方法或最大似然法学习网络参数，并使用推理算法进行预测和解释。
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
贝叶斯网络的推断效率
贝叶斯网络的可扩展性
贝叶斯网络与其他机器学习方法的…
06
这本书是贝叶斯网络的经典教材，全面介绍了概率论和贝叶斯网络的基本概念和应用，非常适合初学者。
《概率论与贝叶斯网络》
这本书涵盖了贝叶斯数据分析的基本方法和技巧，包括贝叶斯推断、模型选择、高斯过程回归等，对于希望深入学习贝叶斯方法的人很有帮助。
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。
VS
这是*大学林轩田教授的机器学习系列课程，其中涵盖了贝叶斯网络的基本概念和应用，适合初学者。
《深度学习》
这是吴恩达教授的深度学习课程，其中涵盖了贝叶斯神经网络的基本原理和应用，对于希望了解深度学习与贝叶斯方法结合的人很有帮助。
《机器学习基石》
在线课程推荐
《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。
使用贝叶斯方法或最大似然法学习网络参数，并使用推理算法进行预测和解释。
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
贝叶斯网络的推断效率
贝叶斯网络的可扩展性
贝叶斯网络与其他机器学习方法的…
06
这本书是贝叶斯网络的经典教材，全面介绍了概率论和贝叶斯网络的基本概念和应用，非常适合初学者。
《概率论与贝叶斯网络》
这本书涵盖了贝叶斯数据分析的基本方法和技巧，包括贝叶斯推断、模型选择、高斯过程回归等，对于希望深入学习贝叶斯方法的人很有帮助。
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PPT课件
15
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
3
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。
12
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 ……
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
3
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。
12
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 。
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
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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
12
4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
此处将以下图为例，分别介绍贝叶斯网络的 预测、诊断和训练。
预测和诊断需要 已知网络结构和 图中每个结点的 条件概率表。
Party Hangover Brain Tumor
训练需要先建立 网络结构，再计 算每个结点的条 件概率表。
Headache
Smell Alcohol Pos Xray
条件概率：是指当条件事件发生后，该事件 发生的概率。
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各自发生 的概率，以及相反方向的条件概率得到。
8
3、贝叶斯网络概述
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，是一种可用来进行 推理的模型。
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)
BT=True
BT=False
True
0.980
0.010
False
0.020
0.990
15
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：
弧组成。
10
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。
➢ 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。
11
3、贝叶斯网络概述
贝叶斯网络的3个重要议题：
False 0.800
0.999
该表中给出了这两个事件发生的概率：PT发生的概率 是0.2，不发生的概率是0.8；BT发生的概率是0.001， 不发生的概率是0.999。
14
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：
P(HO|PT)
PT=True
PT=False
True False
2
贝叶斯网络
1、引例 2、贝叶斯概率基础 3、贝叶斯网络概述 4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
4.1 贝叶斯网络的预测 4.2 贝叶斯网络的诊断 4.3 贝叶斯网络的训练
5、贝叶斯网络的优越性
3
1、引例
一个有关概率推理的例子。
图中有六个结点：
参加晚会(Party, PT)
Party
宿醉(Hangover, HO)
头疼(Headache, HA) 患脑瘤(Brain tumor, BT)
Hangover Brain Tumor
有酒精味(Smell alcohol, SA)
X射线检查呈阳性(Pos Xray, PX)
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
在已知某些原因结点的情况下，可以预测结果结点 的概率。
例：参加晚会情况下，头疼发生的概率。
在不知任何结点信息的情况下，可以预测网络中某 个结果结点发生的概率。
例：即使不知道任何结点发生与否的信息， 仍然可以计算结点HA发生的概率。
P(HA|HO,BT) True
HO=True BT=True HO=False BT=True BT=False
0.900 0.020
False
0.010 0.300
0.100 0.980
16
4.1 贝叶斯网络的预测
对于贝叶斯网络的预测，可分为以下两种情 况：
13
4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
为了使用贝叶斯网络进行预测和诊断，假设网络 已经训练好，即：网络中的所有先验概率和条件 概率全部已知。
图中Party和Brain Tumor两个结点是原因结点，没 有连线以它们为终点。它们的无条件概率如下表 所示：
P(PT) P(BT)
True 0.200
0.001
贝叶斯网络通过有向图的形式来表示随机变 量间的因果关系，并通过条件概率将这种因 果关系量化。
Party
Hangover Brain Tumor
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
9
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
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。
如果参加了晚会， 并且头疼，那么患 脑瘤的概率有多大 ？
......
Party Hangover Brain Tumor
Headache Smell Alcohol Pos Xray
这些问题都可通过贝叶斯网络加以解决。 6
2、贝叶斯概率基础
先验概率：根据历史资料或主观判断所确定 的各种事件发生的概率。
4
1、引例
一个有关概率推理的例子。
图中有五条连线：
PTHO
Party
HOSA
HOHA BTHA
Hangover Brain Tumor
BTPX
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
5
1、引例
参加晚会后，第二 天呼吸中有酒精味 的可能性有多大？
如果头疼，患脑瘤 的概率有多大？
先验概率可分为两类：
客观先验概率：是指利用过去的历史资料计算得 到的概率(如：在自然语言处理中，从语料库中统 计词语的出现频率——客观先验概率)；
主观先验概率：是指在无历史资料或历史资料不 全的时候，只能凭借人们的主观经验来判断取得 的概率。
7
2、贝叶斯概率基础
后验概率：是指利用贝叶斯公式，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。
贝叶斯网络
詹敏
1
贝叶斯网络
贝叶斯网络(Bayesian Network)是20世纪80年 代发展起来的，由Judea Pearl(朱迪亚•佩尔)于 1986年提出。
贝叶斯网络起源于贝叶斯统计分析理论，它 是概率论和图论相结合的产物。
贝叶斯网络是一种描述不确定性知识和推理 问题的方法。
文本分类（如：垃圾邮件的过滤） 医学诊断 ......
4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
此处将以下图为例，分别介绍贝叶斯网络的 预测、诊断和训练。
预测和诊断需要 已知网络结构和 图中每个结点的 条件概率表。
Party Hangover Brain Tumor
训练需要先建立 网络结构，再计 算每个结点的条 件概率表。
Headache
Smell Alcohol Pos Xray
条件概率：是指当条件事件发生后，该事件 发生的概率。
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各自发生 的概率，以及相反方向的条件概率得到。
8
3、贝叶斯网络概述
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，是一种可用来进行 推理的模型。
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)
BT=True
BT=False
True
0.980
0.010
False
0.020
0.990
15
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：
弧组成。
10
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。
➢ 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。
11
3、贝叶斯网络概述
贝叶斯网络的3个重要议题：
False 0.800
0.999
该表中给出了这两个事件发生的概率：PT发生的概率 是0.2，不发生的概率是0.8；BT发生的概率是0.001， 不发生的概率是0.999。
14
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：
P(HO|PT)
PT=True
PT=False
True False
2
贝叶斯网络
1、引例 2、贝叶斯概率基础 3、贝叶斯网络概述 4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
4.1 贝叶斯网络的预测 4.2 贝叶斯网络的诊断 4.3 贝叶斯网络的训练
5、贝叶斯网络的优越性
3
1、引例
一个有关概率推理的例子。
图中有六个结点：
参加晚会(Party, PT)
Party
宿醉(Hangover, HO)
头疼(Headache, HA) 患脑瘤(Brain tumor, BT)
Hangover Brain Tumor
有酒精味(Smell alcohol, SA)
X射线检查呈阳性(Pos Xray, PX)
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
在已知某些原因结点的情况下，可以预测结果结点 的概率。
例：参加晚会情况下，头疼发生的概率。
在不知任何结点信息的情况下，可以预测网络中某 个结果结点发生的概率。
例：即使不知道任何结点发生与否的信息， 仍然可以计算结点HA发生的概率。
P(HA|HO,BT) True
HO=True BT=True HO=False BT=True BT=False
0.900 0.020
False
0.010 0.300
0.100 0.980
16
4.1 贝叶斯网络的预测
对于贝叶斯网络的预测，可分为以下两种情 况：
13
4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
为了使用贝叶斯网络进行预测和诊断，假设网络 已经训练好，即：网络中的所有先验概率和条件 概率全部已知。
图中Party和Brain Tumor两个结点是原因结点，没 有连线以它们为终点。它们的无条件概率如下表 所示：
P(PT) P(BT)
True 0.200
0.001
贝叶斯网络通过有向图的形式来表示随机变 量间的因果关系，并通过条件概率将这种因 果关系量化。
Party
Hangover Brain Tumor
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
9
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
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。
如果参加了晚会， 并且头疼，那么患 脑瘤的概率有多大 ？
......
Party Hangover Brain Tumor
Headache Smell Alcohol Pos Xray
这些问题都可通过贝叶斯网络加以解决。 6
2、贝叶斯概率基础
先验概率：根据历史资料或主观判断所确定 的各种事件发生的概率。
4
1、引例
一个有关概率推理的例子。
图中有五条连线：
PTHO
Party
HOSA
HOHA BTHA
Hangover Brain Tumor
BTPX
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
5
1、引例
参加晚会后，第二 天呼吸中有酒精味 的可能性有多大？
如果头疼，患脑瘤 的概率有多大？
先验概率可分为两类：
客观先验概率：是指利用过去的历史资料计算得 到的概率(如：在自然语言处理中，从语料库中统 计词语的出现频率——客观先验概率)；
主观先验概率：是指在无历史资料或历史资料不 全的时候，只能凭借人们的主观经验来判断取得 的概率。
7
2、贝叶斯概率基础
后验概率：是指利用贝叶斯公式，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。
贝叶斯网络
詹敏
1
贝叶斯网络
贝叶斯网络(Bayesian Network)是20世纪80年 代发展起来的，由Judea Pearl(朱迪亚•佩尔)于 1986年提出。
贝叶斯网络起源于贝叶斯统计分析理论，它 是概率论和图论相结合的产物。
贝叶斯网络是一种描述不确定性知识和推理 问题的方法。
文本分类（如：垃圾邮件的过滤） 医学诊断 ......