用点表示事件条件概率，用边表示事件依赖关系的有向无环图。
1.典型贝叶斯问题
2.静态结构
在BN中描述概率的方式式每个节点上的条件概率分布。
3.联合/边缘/条件概率换算
4.链式法则与变量消元
变量消元能够显著减少链式法则计算公式的指数级别复杂度。
1.网络参数估计
精确网络参数估计有：最大似然度估计，最大后验估计
2.网络结构
网络结构不确定式，需要从数据中学习网络结构。该问题式NP难问题，解决方法有：
启发式搜索，Chow-Liu Tree算法
1.蒙特卡洛方法
2.马尔可夫链收敛定理
任何非周期马尔可夫链最终收敛于稳定的状态概率分布。
3.MCMC推理框架
4.Gibbs采样
构造一个从快速收敛到平稳状态的马尔可夫链。
5.变分贝叶斯
寻找于目标分布近似的Q分布，加快推理速度。
1.共轭分布
共轭分布简化贝叶斯网络中的概率计算。
2.隐含变量与显式变量
共轭分布常用于为BN中的隐含变量建模。
1. 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network...
课程来源 知乎live-贝叶斯概率思维 目录 贝叶斯概率 贝叶斯定理 贝叶斯估计 贝叶斯网络 推荐书籍 涉及名词 ...
本章节是对我学习完机器学习（周志华）第七章 所做出来的总结 第七章 贝叶斯分类器 7.1 贝叶斯决策论 贝叶斯决策...
参考链接：1.贝叶斯网络(Bayesian Network) 怎么通俗易懂地解释贝叶斯网络和它的应用？
最近用的贝叶斯的理论比较多，所以重新熟悉了下贝叶斯的相关理论与贝叶斯网络的相关理论，主要是贝叶斯公式，马尔可夫等价...
什么是贝叶斯网络 用点表示事件条件概率，用边表示事件依赖关系的有向无环图。1.典型贝叶斯问题2.静态结构在BN中描...
一、什么是概率图模型？ 概率图模型(PGM)是用图来表示变量概率依赖关系的理论，表示与模型有关的变量的联合概率分布...
一、什么是概率图模型？ 概率图模型(PGM)是用图来表示变量概率依赖关系的理论，表示与模型有关的变量的联合概率分布...
最近在看《数学之美》，提到了贝叶斯网络，于是便简单搜了一下代码练习了【数据挖掘】贝叶斯网络理论及Python实现浪...
贝叶斯网络之父judea pearl说：我是AI社区的叛徒。 人工智能领域的先驱、贝叶斯网络之父 Judea Pe...
本文标题：第七章 贝叶斯网络
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/nptdoqtx.html
网友评论