贝叶斯网络

Posted bianjing

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了贝叶斯网络相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

知识储备

  相互熵

  信息增益(互信息)

  条件概率:

      技术分享图片

  全概率公式:

      技术分享图片

  贝叶斯公式:

      技术分享图片

思考问题:

  给定一个样本D,计算样本A1, A2, ...An发生的概率哪一个可能是会是最正确的呢?又怎样通过贝叶斯来解决这个问题?

    通过贝叶斯公式 选择n个样本中概率最大的那个作为最后的结论。p(D)是常数,假定p(Ai)的发生概率近似相等。则有一下推导公式

    技术分享图片

贝叶斯应用实例:

  一、

    技术分享图片

  二、假定有两个信封,第一个信封中装有两个黑球两个红球和一美元,第二个信封中装有一个红球两个黑球,现在要求选择到存在一美元的信封的概率。

    给定信息:允许随机的从一个信封中取出一个球查看他的颜色,那么此时是否应该选择该信封。

    分析:c1,c2分别表示两个信封,P(R),P(B)分别表示红球的概率和黑球的概率。

       全概率公式:P(R) = P(R|c1)*P(c1) + P(R|c2)*P(c2)

       P(R|c1) = 2/4、P(R|c2) = 1/3、P(c1) = P(c2) = 1/2

    

    

  

    

 

以上是关于贝叶斯网络的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

第七章 贝叶斯网络

从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络(下)

朴素贝叶斯与贝叶斯网络

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

概率图模型 ——贝叶斯网络