动态贝叶斯网络(dynamic bayesian network)
动态贝叶斯网络 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 ...
原文：超详细讲解贝叶斯网络(Bayesian network)
贝叶斯方法 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 和 ，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，请问从袋子中取得白球的概率是多少 他们会想都不用想，会立马告诉你，取出白球的概率就是 ，要么取到白球，要么取不到白球，即 只能 ...
2020-04-27 15:07 0 6612 推荐指数：
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