贝叶斯网络的联合概率到底有什么用：贝叶斯理论(4)

最新推荐文章于 2025-03-03 17:27:59 发布
最新推荐文章于 2025-03-03 17:27:59 发布
阅读量3.3k 收藏 13
点赞数 6
分类专栏： 数学 文章标签： 贝叶斯网络 联合概率 条件概率 概率推断 事件状态
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40022670/article/details/118990979
版权

上篇博客我们描述了如何计算贝叶斯网络联合概率的方法。这里再举一个例子：

上图这个例子中，事件a导致了b和c的发生。假设a有A_{1}、A_{2}、A_{3}三种状态，b有B_{1}、B_{2}两种状态，c有C_{1}、C_{2}，a的每个状态的先验概率是：

P(A_{1}) P(A_{2}) P(A_{3})
0.3 0.5 0.2

b对a的条件概率是：
最低0.47元/天 解锁文章
贝叶斯网络与强化学习：智能决策的概率框架
AI天才研究院
05-13 1033
人工智能 (AI) 的目标是使机器能够像人类一样思考和行动。其中一个核心问题是如何让机器进行智能决策，即在面对不确定性时，选择最佳行动方案以实现特定目标。贝叶斯网络是一个有向无环图 (DAG)，其中节点表示随机变量，边表示变量之间的直接依赖关系。每个节点都与一个条件概率表 (CPT) 相关联，该表指定了该变量在其父节点取特定值情况下的条件概率分布。贝叶斯网络和强化学习是强大的概率框架，它们为智能决策提供了互补的视角。未来，我们可以预期这两个领域将继续发展，并带来更多令人兴奋的应用。
贝叶斯因果网络：从理论到实践的因果分析方法
theskylife的博客
09-11 856
想要了解如何在海量数据中发现隐藏的因果关系？贝叶斯因果网络或许就是你寻找的答案！无论你是数据科学家、医疗研究者，还是政策制定者，这篇文章将带你走进贝叶斯因果网络的世界，教你如何将它用于实际问题的分析与决策。别错过这个揭开复杂因果谜团的机会，点击阅读，探索贝叶斯因果网络如何改变你看待数据的方式！
利用联合概率分布评估贝叶斯网络的不确定性
10-29
有关评估贝叶斯网络的相关算法以及证明过程，本文比较了以往的一些传统算法与提出的联合概率分布评估贝叶斯网络做出了比较。
基于贝叶斯网络计算联合概率的方法
plstudio1的博客
12-25 373
贝叶斯网络是变量间概率关系的图形模式，节点表示变量，有向边表示变量之间的依赖关系，其数学计算基础是贝叶斯公式。概率推理是贝叶斯网络的最基础应用。具体来说就是在贝叶斯网络模型的基础上，基于设定的证据节点集合计算模型中其它各个节点的边缘概率。一般的贝叶斯网络分析工具都会提供此功能。在实际应用中，经常会遇到计算数个节点联合概率的需要，很少有贝叶斯网络分析工具提供此项服务，下面就谈谈基于贝叶斯网络计算任意联合概率的方法。
因果推断之贝叶斯网络-C1（原理篇）
最新发布
Komorebici的博客
03-03 413
（检测结果为阳性的总概率）：P(T)=P(T∣D)P(D)+P(T∣¬D)P(¬D)P(T)=P(T∣D)P(D)+P(T∣¬D)P(¬D)：边际概率，即检测为阳性的总体概率，包括健康人和病人（综合所有情况的概率）。：先验概率，即在没有任何额外信息的情况下，某人患病的概率（如 0.1%）。：A 和 C 本来是独立的，但如果知道了 B，则 A 和 C 变得相关。：似然概率，即如果某人确实患病，检测为阳性的概率（如 90%）。：后验概率，即在检测结果为阳性的情况下，患者实际患病的概率。
概率，贝叶斯定理，贝叶斯网络的那点事
双鸭山•克里菲斯•北方孤星之堕
07-20 1645
0 前言 最近在学习贝叶斯网络，有些概念已经忘记了，索性就从头开始，将概率—>贝叶斯定理—>贝叶斯网络的公式和概念都串起来讲一遍。 1 概率公式 1.1 联合概率 联合概率指的是包含多个条件且所有条件同时成立的概率，记作P(X=a,Y=b)或P(A,B)，有的书上也习惯记作P(AB)。注意是所有条件同时成立，同时发生。 1.2 边缘概率(又称先验概率) 边缘概率是与联合概率对应的，P(X=a)或P(Y=b)，这类仅与单个随机变量有关的概率称为边缘概率 1.3 联合概率与边缘概率的关系 P(X=a
概率图-表示-贝叶斯网络
宁悦的博客
12-07 2340
一、贝叶斯网例子 贝叶斯网是一种经典的概率图模型，它利用有向无环图来刻画属性之间的依赖关系。 首先来看一个的例子，一个学生想要请求教授为其写一封推荐信，推荐信的质量用变量L表示，取值范围为{是,否}。而教授健忘不知道这个学生的名字，所以要查看学生的成绩来确定是否为其写推荐信。学生成绩的取值范围为{A,B,C}，分别对应于g1,g2,g3，而考试的成绩和试题的难度还有智商有关系，他们的取值范围都...
贝叶斯条件概率/贝叶斯网络
noobiee的博客
03-15 7234
假设B是由相互独立的事件组成的概率空间{B1,b2，...bn}，P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+..P(A|Bn)P(Bn)：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；Pr(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。Pr(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。P(AB)=P(A|B)P(B)=P(A)P(B)：由条件概率公式推导出 P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)
贝叶斯网络20题目.docx
07-20
5.高阶联合概率计算低阶联合概率：高阶联合概率是指多个变量之间的联合概率，而低阶联合概率是指少数变量之间的联合概率。 6.贝叶斯网络的应用：贝叶斯网络有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等...
【数据挖掘】贝叶斯网络理论及Python实现（csdn）————程序.pdf
12-04
通过这种图形结构，贝叶斯网络能够描述联合概率分布，并且允许进行推理，即使在部分观测数据的情况下，也能估计未知变量的状态。 1.2 贝叶斯网络实例 以医疗诊断为例，假设我们有四个变量：吸烟者(S)，煤矿工人(C)...
机器学习之条件概率，联合概率，贝叶斯定理详解
荒野雄兵的专栏
12-22 8094
文章目录前方边缘概率联合概率定义分析条件概率定义问条件概率能举个例子吗问$P(A|B)$在图中表示的是哪一块呢？条件概率习题：全概率定义推导全概率习题贝叶斯公式定义推导贝叶斯定理习题结束语 前方 条件概率，边缘概率，联合概率，全概率，贝叶斯定理是机器学习中几乎所有算法的基础，虽然公式记住了，但是为什么是这样，以及如何理解看过之后隔一段时间问题忘，这里在这里好好做下总结 边缘概率 边缘概率是与联合概...
Day35 机器学习算法基础 朴素贝叶斯 联合概率和条件概率
mh594137514的博客
01-21 525
联合概率和条件概率 相互独立的意思是例如，职业和体重两个条件是没有关系的，如果有关系的特征不能用，比如不锻炼和体重的关系 朴素贝叶斯（特征独立） 朴素贝叶斯会求其属于每个目标类别的概率，然后比对 P(W)是每个词的概率，分母相同，先忽略不计比较分子 实例 拉普拉斯平滑 平滑后公式 朴素贝叶斯API ...
贝叶斯网络节点概率的计算
Chinman2020的博客
11-11 9884
问题：根据图（a）给出的条件概率表，求出图（b）中各个节点的概率值。 P(B=真)=P(A真)P(B|A=真)+P(A假)P(B|A=假)； P(D=真)=P(BE)P(D|BE) （这里凸显了独立性的特点） =P(D|BE) P(B)P(E) =P(D=真|B=真，E=真)+P(D=真|B=真，E=假) +P(D=真|B=假，E=真)+P(D=真|B=假，E=假) ...
概率图模型（PGM） —— 贝叶斯网络（Bayesian Network）
weixin_30379911的博客
01-11 1077
概率图模型是图论与概率方法的结合产物。Probabilistic graphical models are a joint probability distribution defined over a graph，概率图模型是定义在一副图上的联合概率分布（joint probability distribution）。 图模型分为两种： 有向图（...
贝叶斯定理与边缘概率、联合概率、条件概率的关系
fsfsfsdfsdfdr的博客
03-04 991
贝叶斯概率图计算（1）
sinat_31184961的博客
01-05 8197
选修计算智能，后期讲大的是贝叶斯概率模型，记录一下学习过程
人工智能第十四章——利用贝叶斯网络的概率推理
热门推荐
the Blog of 等不到天亮丶等时光
07-06 1万+
摘要 本文旨在讲明： 1）贝叶斯玩过 2）条件概率的有效表示 3）贝叶斯网络的精确推理 4）贝叶斯网络的近似推理 一、贝叶斯网络 贝叶斯网络用于什么？ 贝叶斯网络用于表示变量之间的依赖关系。可以本质上表示任何完全联合概率分布，在许多情况下这种表示是简明扼要的。 贝叶斯网络是什么？ 每个结点对应一个随机变量，这个变量可以是离散的或者连续的 一组有向边或箭头连接结点对。如果有...
【海量数据挖掘/数据分析】之 贝叶斯信念网络（贝叶斯信念网络、有向无环图、贝叶斯公式、贝叶斯信念网络计算实例）
仙魁XAN
07-04 3224
P ( 有 高 血 压 ∣ 有 高 血 脂 , 有 家 族 史 ) P ( 有高血压 | 有高血脂 , 有家族史 ) P(有高血压∣有高血脂,有家族史) 表示同时有家族史 和 高血脂 时 , 有高血压的概率。③ 概率表中没有 P ( 有 高 血 压 , 有 家 族 史 , 有 高 血 脂 ) P( 有高血压 , 有家族史 , 有高血脂 ) P(有高血压,有家族史,有高血脂) 概率 , 需要计算。=​ P(有家族史)×P(有高血脂∣有家族史)×P(有高血压∣有高血脂,有家族史)
图网络算法——概率图介绍与贝叶斯网络
hei653779919的博客
10-26 3292
图网络算法——概率图综述 1 概率论回顾 在介绍概率图之前，我们先来回顾一下概率论中的相关的知识。 样本空间(Ω)： 样本空间描述的是一个随机试验中所有可能输出的集合。比如我们随机抛了一千次硬币，那么我们就可以获得一千次的结果，这一千个结果就构成了样本空间。样本空间中的每一个结果，我们称之为一个样本点。 随机事件： 在样本空间中，某些样本点组成了一个随机事件，即随机事件是样本空间的一个子集。 随机事件之间可能存在的关系： 包含关系：即A⊂BA⊂BA⊂B，则事件A发生必然会导致事件B发生。 相等关系：即A
评论 7
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

方林博士

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值