把某個研究系統中涉及的隨機變量，根據是否條件獨立繪制在一個有向圖中，就形成了貝葉斯網絡。 貝葉斯網絡(Bayesian Network)，又稱有向無環圖模型(directed acyclic graphical model ,DAG)，是一種概率圖模型，根據概率圖的拓撲結構，考察一組 ...

聯合概率表示兩個事件共同發生的概率。A與B的聯合概率表示為或者。 邊緣概率（又稱先驗概率）是某個事件發生的概率。邊緣概率是這樣得到的：在聯合概率中，把最終結果中那些不需要的事件通過合並成它們的全概 ...

一、 貝葉斯網絡，由一個有向無環圖(DAG)和條件概率表(CPT)組成。 貝葉斯網絡通過一個有向無環圖來表示一組隨機變量跟它們的條件依賴關系。它通過條件概率分布來參數化。每一個結點都通過P(node|Pa(node))來參數化，Pa(node)表示網絡中的父節點。 一個簡單的貝葉斯 ...

PRML中，說到，概率圖模型中， 有向圖的典型代表是貝葉斯網絡， 無向圖模型的典型代表是馬爾科夫隨機場。 朴素貝葉斯其實是一種簡單的貝葉斯網絡。 Priors P(Y) and conditionals P(Xi|Y) for Naïve Bayes ...

貝葉斯公式的理解 一、總結 一句話總結： 我們把上面例題中的 A 變成樣本(sample) x , 把 B 變成參數(parameter) \theta , 我們便得到我們的貝葉斯公式： $$\pi(\theta_i|x) = \frac{f(x|\theta_i)\pi(\theta_i ...

https://www.bayesserver.com/docs/introduction/dynamic-bayesian-networks ...

還請大家多多指點，一起進步喔。 貝葉斯方法是以貝葉斯原理為基礎，使用概率統計的知識對樣本數據集進行分類。由於其有着堅實的數學基礎，貝葉斯分類算法的誤判率是很低的。貝葉斯方法的特點是結合先驗概率和后驗概率，即避免了只使用先驗概率的主管偏見，也避免了單獨使用樣本信息的過擬合現象。貝葉斯分類算法 ...

從貝葉斯方法談到貝葉斯網絡 0 引言 其實。介紹貝葉斯定理、貝葉斯方法、貝葉斯判斷的資料、書籍不少，比方《數理統計學簡史》，以及《統計決策論及貝葉斯分析 James O.Berger著》等等，然介紹貝葉斯網絡 ...