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 ...

動態貝葉斯網絡 　　我們已經在靜態世界的上下文中發展了用於概率推理的技術，在這里每個隨機變量都有一個唯一的固定取值。例如，在修理汽車時，我們總是假設在整個診斷過程中發生故障的部分一直都是有故障的（與時間無關）；我們的 任務是根據已觀察到的證據推斷汽車的狀態，而這個狀態是保持不變的。但是現實世界中 ...

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 ...

1 貝葉斯方法 長久以來，人們對一件事情發生或不發生的概率，只有固定的0和1，即要么發生，要么不發生，從來不會去考慮某件事情發生的概率有多大，不發生的概率又是多大。而且概率雖然未知，但最起碼是一個確定的值。比如如果問那時的人們一個問題：“有一個袋子，里面裝着若干個白球和黑球，請問從袋子中 ...

朴素貝葉斯與貝葉斯網絡 標簽（空格分隔）： 機器學習 朴素貝葉斯 朴素貝葉斯朴素在哪里呢？ —— 兩個假設 一個特征出現的概率與其他特征（條件）獨立； 每個特征同等重要。 朴素貝葉斯分類器 \(P(c|x) = \frac{P(c)P(x|c)}{P(x ...