原文:贝叶斯网络(Bayesian networks)

算法杂货铺 分类算法之贝叶斯网络 Bayesian networks . 摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立 实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立 。当这个条件成立时,朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的,但不幸的是,现实中各个特征属性间往往并不条件独立,而是具有较强的相关性,这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文 ...

2019-01-17 15:31 0 976 推荐指数:

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超详细讲解网络(Bayesian network)

1 方法 长久以来,人们对一件事情发生或不发生的概率,只有固定的0和1,即要么发生,要么不发生,从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大,不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知,但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题:“有一个袋子,里面装着若干个白球和黑球,请问 ...

Mon Apr 27 23:07:00 CST 2020 0 6612
动态网络(dynamic bayesian network)

动态网络   我们已经在静态世界的上下文中发展了用于概率推理的技术,在这里每个随机变量都有一个唯一的固定取值。例如,在修理汽车时,我们总是假设在整个诊断过程中发生故障的部分一直都是有故障的(与时间无关);我们的 任务是根据已观察到的证据推断汽车的状态,而这个状态是保持不变的。但是现实世界中 ...

Fri Jun 07 02:35:00 CST 2013 2 8680
网络

把某个研究系统中涉及的随机变量,根据是否条件独立绘制在一个有向图中,就形成了网络网络(Bayesian Network),又称有向无环图模型(directed acyclic graphical model ,DAG),是一种概率图模型,根据概率图的拓扑结构,考察一组 ...

Mon Dec 10 17:12:00 CST 2018 0 11008
网络

联合概率表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为或者。 边缘概率(又称先验概率)是某个事件发生的概率。边缘概率是这样得到的:在联合概率中,把最终结果中那些不需要的事件通过合并成它们的全概 ...

Tue Oct 01 05:07:00 CST 2019 0 363
网络

一、 网络,由一个有向无环图(DAG)和条件概率表(CPT)组成。 网络通过一个有向无环图来表示一组随机变量跟它们的条件依赖关系。它通过条件概率分布来参数化。每一个结点都通过P(node|Pa(node))来参数化,Pa(node)表示网络中的父节点。 一个简单的 ...

Sun Apr 01 17:03:00 CST 2018 0 4089
网络

PRML中,说到,概率图模型中, 有向图的典型代表是网络, 无向图模型的典型代表是马尔科夫随机场。 朴素其实是一种简单的网络。 Priors P(Y) and conditionals P(Xi|Y) for Naïve Bayes ...

Tue Nov 14 17:18:00 CST 2017 0 4633
 
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