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第卷
Bayesian Networks
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级贝叶斯网络 回总目录贝叶斯公式贝叶斯公式是怎么来的我们使用 一个例子: 一所学校里面有 60 的男生40 的女生男生总是穿长裤女生则一半穿长裤一半穿裙子有了这些信息之后我们可以容易地计算随机选取一个学生他(她)穿长裤的概率和穿裙子的概率是多大这个就是正向概率的计算然而假设你走在校园中迎面走来一个穿长裤的学
贝叶斯网络一贝叶斯网络贝叶斯网络是用来表示变量之间概率依赖关系的图形模型它描述的是一组随机变量所遵从的联合概率分布并通过一组条件概率来指定一组条件独立性假设贝叶斯网络可以表示为它由两部分组成:网络结构图G:是一个有向无环图DAG图中的所有节点分别对应随机变量有向边表示变量间的直接依赖关系体现了领域知识定性方面的特征在有向无环图G中给定的父结点每个独立于它的非后继结点局部概率分布:是与每个变量
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西北大学学报 (自
第六章 贝叶斯网络概 率 推 理357史忠植 高级人工智能1. 贝叶斯方法用于分类及回归分析2. 用于因果推理和不确定知识表达3. 用于聚类模式发现 概率论基础 定义 统计概率 若在大量重复试验中事件A发生的频率稳定地接近于一个固定的常数p它表明事件A出现的可能性大小则称此常数p为事件A发生的概率记为P(A) 即
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