【人工智能】—_贝叶斯网络、概率图模型、全局语义、因果链、朴素贝叶斯模型、枚举推理、变量消元

频率学派 vs. 贝叶斯学派

频率学派:

• 概率是事件发生的长期预期频率。
• P(A) = n/N，其中n是事件A在N次机会中发生的次数。
• "某事发生的概率是0.1"意味着0.1是在无穷多样本的极限条件下能够被观察到的比例。
• 在许多情况下，不可能进行重复实验。
• 例如问题：第三次世界大战发生的概率是多少？

贝叶斯学派

• 概率是信念的度量。
• 它是一种基于不完全知识给出事件可能性的度量。
• 贝叶斯分析从先验信念开始，根据新的数据更新这种信念。
• 贝叶斯概率的主观性可能是一个限制，因为不同的人可能有不同的先验信念，并且可能根据相同的数据以不同的方式更新他们的信念。

Probability（概率）:

• Probability（概率）是对不确定知识一种严密的形式化方法。
• 它提供了一种量化不同事件或结果的可能性的方式。
• 全联合概率分布指定了对随机变量的每种完全赋值，即每个原子事件的概率。
• 可以通过把对应于查询命题的原子事件的条目相加的方式来回答查询。
• 对于复杂的领域，联合分布可能会变得过于复杂，我们必须找到一种方法来减少它的大小。
• 独立性和条件独立性提供了分解联合分布和简化计算的工具。