贝叶斯网络简介--翻译版

Posted 2020-10-12

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1. What is a Bayes net?

贝叶斯网是一个模型。 它反映了正在建模的世界的某些部分的状态，它描述了这些国家如何与概率相关联。 该模型可能是您的房子，或您的汽车，您的身体，您的社区，生态系统，股票市场等。绝对任何东西都可以由贝叶斯网络建模。 模型的所有可能状态都表示可能存在的所有可能的世界，即可以配置部件或状态的所有可能的方式。 汽车发动机可以正常运行或发生故障。 轮胎可以充气或平坦。 你的身体可以生病或健康，等等。

那么概率在哪里进来？ 那么一般情况下，一些state会在其他state存在时更频繁地发生。 因此，如果你生病了，流鼻涕的机会就会更高。 如果是阴天，下雨的机会较高，依此类推。

这是一个简单的贝叶斯网络，说明了这些概念。 在这个简单的世界中，让我们说天气可以有三个状态：阳光充足，多云或多雨，而且草也可以是湿润或干燥的，而且喷头可以打开或关闭。 现在这个世界有一些因果关系。 如果是下雨的话，那草就会直接湿润。 但如果长时间晴朗，那么也可以通过让我们打开喷头来间接地把草打湿。

当反映实际天气，草坪和喷洒器使用行为的现实的实际可能性，这样的网可以回答一些有用的问题，如“如果草坪是湿的，什么是 这是由雨水或喷水器造成的机会“，”如果雨的机会增加，这怎么会影响我预算的时间来浇灌草坪“。

这是另一个简单的贝叶斯网叫Aisa。 这是一个很受欢迎的例子，介绍贝叶斯网，来自Lauritzen＆Spiegelhalter88。 请注意，仅作为举例目的，不应用于真正的决策。

 

这是一个网络的简化版本，可用于诊断到达诊所的病人。 网络中的每个节点对应于患者的某些状况，例如“访问亚洲”表示患者是否最近访问了亚洲。 任何两个节点之间的箭头（也称为链接）表示存在这些两个节点的状态之间存在的概率关系。 因此，吸烟会增加肺癌和支气管炎的机会。 肺癌和支气管炎均增加呼吸困难（呼吸急促）的机会。 肺癌和结核病，但通常不是支气管炎，都可能引起肺部异常的X光。 等等。

链接箭头的方向大致对应于“因果关系”。 这是图中较高的节点倾向于影响下面的节点，而不是或至少比其他方式更多。

 

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2、Probabilities need not be exact to be useful

有些人已经避开使用贝叶斯网，因为他们认为如果他们所依据的概率是准确的，他们才会运作良好。 这不是真的。 事实证明，大概的概率，即使是被猜测的主观概率，也给出了非常好的结果。 贝叶斯网对于不完美的知识通常是相当强大的。 通常，几条不完美知识的结合可以使我们作出惊人的强大结论。

3、 Causal Conditional Probabilities are easier to estimate than the reverse

研究表明，人们在向前推进方面更好地估计概率。 例如，医生相当擅长给出“如果患者患有肺癌，X线检查异常的机会是多少”的概率估计值，而不是相反，“如果X射线异常，那么什么 是肺癌的原因吗？