条件独立性

最新推荐文章于 2024-10-08 20:47:20 发布
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分类专栏： causal学习笔记
本文探讨了在有向无环图(DAG)中，基于马尔可夫条件下的条件独立性概念。对于随机变量集合V构成的DAG G，阐述了如何基于概率分布集合PG确定条件独立性IP(A,B|C)，并解释了该条件下条件独立性的含义。

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假设G = (V, E)是一个DAG，V是一个随机变量集，基于Markov condition, G entails conditional independency
IP (A,B|C) for A,B, C ⊆ V if

IP (A,B|C) holds for every P ∈ PG,

where PG is the set of all probability distributions P such that (G,P) satisfies
the Markov condition. We also say the Markov condition entails the conditional
independency for G and that the conditional independency is in G.

【概率图与随机过程】06 朴素贝叶斯：基于条件独立性假设
YOLO
02-24 438
从上图中我们可以看出，对于平面上任意一个点，他既可能属于 C 1 C_1 C1​，也可能属于 C 2 C_2 C2​，那么到底属于哪一类，就要看 p ( y = C 1 ) p ( x ∣ y = C 1 ) p(y=C_1)p(x|y=C_1) p(y=C1​)p(x∣y=C1​)和 p ( y = C 2 ) p ( x ∣ y = C 2 ) p(y=C_2)p(x|y=C_2) p(y=C2​)p(x∣y=C2​)谁更大。
贝叶斯网络上检查条件独立性
qq_34560953的博客
06-01 5988
前两天做了一个在贝叶斯网络上检查子集间条件独立性的题，认真研究了一番。题目要求在一个贝叶斯网络模型中，给出X、Y、Z三个集合，检查在观察到集合Z的条件下，集合X和集合Y的条件独立性。算法如下。    1. Convert the directed graph into an undirected graph.      2. Apply DFS algorithm to find all path...
独立与条件独立
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事件间的条件独立（三个事件之间）条件弱于两个事件间的独立。 事件独立时，联合概率等于概率的乘积。这是一个非常好的数学性质，然而不幸的是，无条件的独立是十分稀少的，因为大部分情况下，事件之间都是互相影响的。然而，通常这种影响又往往依赖于其他变量而不是直接产生。由此我们引入条件独立（conditional independent，CI）。给定 Z 下，X 与 Y 是条件独立的当且仅当
条件独立的理解及举例
weixin_30555125的博客
05-03 979
独立与条件独立 首先来看一个简单证明，A,B 关于事件 C 条件独立，证明，P(A|B,C)=P(A|C) 证明： P(A|B,C)=====P(A|B,C)P(B|C)P(B|C)P(A|B,C)P(B|C)P(B|C)P(A|B,C)P(B,C)P(C)P(B|C)P(A,B,C)P(C)P(B|C)=P(A,B|C)P(B|C)P(A|C) 也即只要...
条件独立
Yuippe的专栏
04-08 1706
举个简单例子说明条件独立 文章作者：程欣宇  这个例子很好理解，A是熬夜，C是懒床，B是迟到。一般情况下，熬夜会增加懒床的概率，懒床会增加迟到的概率。当然，天气冷也会增加懒床的概率，堵车也会增加迟到的概率，现实生活中的可能性是很多的，我们现在只关注A熬夜和B迟到的概率P(A)、P(B)之间的关系。 　　显然，熬夜发生的情况下，迟到的概率是增加的。但有一种情况例外：
条件独立性检验、皮尔森相关、协方差矩阵
雕刻刀
02-20 797
(3)协方差矩阵：在PC算法中，数据集的协方差矩阵用于描述变量之间的线性关系。它的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无线性关系。在相关性和协方差中的应用：皮尔逊相关系数常用于度量两个变量之间的线性相关性，它可以通过协方差和变量的标准差来计算。在PC算法中的应用：在PC算法中，条件独立性检验用于判断是否可以在图结构中删除某些边，从而逐步构建骨架图。相关系数和协方差的关系：相关系数是协方差的标准化形式，通过将协方差除以各自变量的标准差来消除量纲。
复随机变量的条件独立性与条件回归独立性 (2011年)
05-25
复随机变量的条件独立性与条件回归独立性是概率论与数理统计中的高级概念，它们是现代概率论与统计分析中的基础工具之一。在研究这类问题时，学者们通常关注的是如何在给定某些条件下，随机变量之间的依赖性是否会被...
fcit:基于决策树的条件独立性测试
05-23
该程序包实现了一个简单而有效的条件独立性测试，在[我们编写时会链接到arXiv！]中进行了介绍。 区分此测试与竞争的重要功能： 很快最坏情况下的速度缩放为O（n_data * log（n_data）* dim），其中dim是max（x_dim...
matlab独立性检验代码-kcipt:内核条件独立排列测试
05-25
该存储库包括针对内核条件独立性置换测试（KCIPT）的MATLAB代码，其引入方式如下： Doran，Gary，Krikamol Muandet，Kun Zhang和BernhardSchölkopf。 基于置换的内核条件独立性测试。 出现在第30届人工智能不确定性...
独立性和条件独立性测试方法
clearlovemango的博客
04-04 6374
独立性和条件独立性测试方法[1] 独立和条件独立定义：两个变量X, Z是独立的，其中P(Z=z)>0,有： ​ P(X=x,Z=z)=P(X=x)P(Z=z)P(X=x, Z=z)=P(X=x)P(Z=z)P(X=x,Z=z)=P(X=x)P(Z=z) 给定变量集合S，X和Z条件独立，记为Ind(X,Z∣S)Ind(X,Z|S)Ind(X,Z∣S)： P(X=x,Z=z∣S=s)=P(X=x∣S=s)P(Z=z∣S=s)P(X=x, Z=z|S=s)=P(X=x|S=s)P(Z=z|S=s)P(X=
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小白菜的博客
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最新发布
qq_51011530的博客
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条件独立性是在某些条件下（即给定一个或多个变量的值）的独立性。两个变量在给定某些条件的情况下是独立的，但在没有这些条件的情况下，它们可能不是独立的。独立性可以理解为两个变量在任何情况下都不会相互影响，而条件独立性则意味着在某些条件已知的情况下，两个变量之间不再有额外的关联。如果两个变量是独立的，那么它们的联合分布可以简单地表示为各自边际分布的乘积。条件独立性是指在给定某个随机变量的情况下，另两个随机变量之间的独立性。表示第二次掷出正面。的联合分布可以分解为它们各自的条件分布的乘积。的条件下是条件独立的。
条件独立5条重要性质及其证明
略懂……略懂……
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条件独立5条重要性质及其证明
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两个随机变量xxx和yyy，如果它们的概率分布可以表示成两个因子的乘积形式，并且一个因子只包含xxx另一个因子只包含yyy，我们就称这两个随机变量是相互独立的： ∀xi∈x,yi∈y:P(x=xi,y=yi)=P(x=xi)P(y=yi)\forall x_i\in x, y_i\in y:P(x=x_i, y=y_i)=P(x=x_i)P(y=y_i)∀xi​∈x,yi​∈y:P(x=xi​,y=yi​)=P(x=xi​)P(y=yi​) 如果关于xxx和yyy的条件概率分布对于zzz的每一个值都可以写成
贝叶斯定理与条件独立假设：朴素贝叶斯分类方法深度解读
weixin_50249953的博客
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今天给大家分享的是朴素贝叶斯算法，这个算法在实际使用中不是很多，因为现在很多算法已经发展的很好，性能上也比朴素贝叶斯算法的好很多，因此在实际中我们其实看到在实际应用中朴素贝叶斯算法的使用已经比较少，即使出现，最终的效果也是不及其他算法的，但是作为简单、基础的算法之一，我们掌握该算法的原理还是非常有必要的，同时在实际论文研究中也经常会使用贝叶斯算法的改进版，所以大家可以多了解了解。大家也可以根据贝叶斯定理的前验分布和条件概率分布求出某个数据特征的后验概率，从而可以得出数据的类别，大家可以指定。
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本文介绍了有向图模型（贝叶斯网络）的条件独立性、局部马尔可夫性及其证明
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