原文:貝葉斯網絡——D分離的介紹

D分離 貝葉斯網絡 文章結尾有例題分析。 基本概念 D分離的概念來自於貝葉斯網絡,是用來尋找條件獨立的有效方法 條件獨立性:有節點A,B,C,如果有 P A B,C P A B 即給定B 或者說B已確定 時,C的任何信息都不能改變A的可信度度量,則稱A和C是在B的條件下獨立的. 條件獨立性有什么用呢 答案是幫助我們簡化貝葉斯網絡的聯合概率的計算 有向網絡連接中節點間的三個基本關系 由於貝葉斯網絡是 ...

2020-01-13 11:54 0 1992 推薦指數:

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網絡之----(d-分離步驟)

網絡假設是指給定一個變量的父母節點,這個變量條件獨立於他的非后代。 d-separation步驟用途 回答兩類問題, 給定變量下條件獨立性問題。例如,在給定D和F的情況下,A和B是否獨立,$ P(A|BDF) = P(A|DF)$ 。 邊際獨立性問題。例如,A和B是否獨立 ...

Sun Sep 29 04:07:00 CST 2019 4 830
網絡

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,就形成了網絡網絡(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 ...

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

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 ...

Tue Oct 01 05:07:00 CST 2019 0 363
網絡

一、 網絡,由一個有向無環圖(DAG)和條件概率表(CPT)組成。 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 ...

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

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

Tue Nov 14 17:18:00 CST 2017 0 4633
非常全面的網絡介紹 非常多的例子說明

from http://blog.csdn.net/xiaozezepingping/article/details/27089187 這是一篇關於方法的科普文,我會盡量少用公式,多用平白的語言敘述,多舉實際例子。更嚴格的公式和計算我會在相應的地方注明參考資料。方法被證明是非 ...

Fri Sep 22 01:02:00 CST 2017 1 28796
動態網絡

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

Mon Nov 01 00:21:00 CST 2021 0 167
方法談到網絡

方法談到網絡 0 引言 其實。介紹貝葉斯定理、方法、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,然介紹網絡 ...

Wed May 24 21:15:00 CST 2017 0 6551
 
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