机器学习面试笔试知识点-贝叶斯网络(Bayesian Network) 、马尔科夫(Markov) 和主题模型(T M)

已于 2024-11-06 19:15:06 修改
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分类专栏： 数学建模与人工智能(Python) 文章标签： 机器学习 面试 人工智能
于 2024-10-23 09:10:31 首次发布
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机器学习面试笔试知识点-贝叶斯网络Bayesian Network、马尔科夫Markov和主题模型T M

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一、贝叶斯网络(Bayesian Network)

1.对概率图模型的理解

概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。
对于一个实际问题，我们希望能够挖掘隐含在数据中的知识。概率图模型构

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机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型
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在工程、科技领域中，许多应用都需要对不确定性进行建模、预测和管理。而贝叶斯网络（Bayesian Network）正是一种用于建立可预测性的概率图模型，可以将复杂的因果关系抽象成一张网络图，并用贝叶斯定理来估计各个节点的条件概率分布。它通过一系列的计算推导从数据中学习到每个变量之间的依赖关系，并根据这些依赖关系将信息传递给其他节点，从而实现对预测结果的精确估计。
贝叶斯网络：模型建立与推理
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贝叶斯网络（Bayesian Network），也被称为贝叶斯网、贝叶斯决策网络或有向无环图（DAG），是一种概率图模型，用于表示和推理有限状态空间中随机变量之间的条件依赖关系。贝叶斯网络是基于贝叶斯定理的推广，可以用于解决许多复杂的决策和预测问题。贝叶斯网络的核心思想是通过对已知事件的概率分布来描述未知事件的概率分布。这种方法在许多领域得到了广泛应用，如医学诊断、金融风险评估、自然灾害预测等。
贝叶斯网络，看完这篇我终于理解了(附代码)！
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贝叶斯网络的概念 把某个研究系统中涉及的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型。是一种概率图模型，根据概率图的拓扑结构，考察一组随机变量X1,X2…XnX1,X2…Xn及其n组条件概率分布的性质。也就是说它用网络结构代表领域的基本因果知识。   贝叶斯网...
数学推导+纯Python实现机器学习算法12：贝叶斯网络
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Python机器学习算法实现Author：louwill 在上一讲中，我们讲到了经典的朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯的一大特点就是特征的条件独立假设，但在现...
Machine Learning机器学习之贝叶斯网络(BayesianNetwork)
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贝叶斯网络（Bayesian Network），也称为信念网络（Belief Network）或概率有向无环图（Probabilistic Directed Acyclic Graph，PDAG），是一种用图形表示概率模型的方法，它基于概率推断的贝叶斯定理。贝叶斯网络的背景可以追溯到 1980 年代初期，它是由一些著名的人工智能研究者如Judea Pearl、Peter Spirtes、Clark Glymour等提出和发展起来的。
机器学习之贝叶斯网络
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一、相关概念 相对熵定义： 互信息： 两个随机变量X，Y的互信息，定义为X，Y的联合分布和独立分布乘积的相对熵 信息增益 信息增益表示得知特征A的信息而使得类X的信息的不确定性减少的程度 信息增益定义： 定义：特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A)，定义为集合D的经验熵H(D)与特征A给定条件下D的经验条件熵H(D|A)之差，即： 显然，这即为训练数据集D和特征A的互信息。 概率相关公式： 二、贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian Network)，又称有向无环图模型(directed a
贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类
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在当今数字化时代,图像识别和分类技术已经成为人工智能和计算机视觉领域的核心研究方向之一。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的不断提升,深度学习技术在图像处理任务中展现出了惊人的性能。然而,传统的深度学习方法往往缺乏对不确定性的有效建模和推理能力。另一方面,贝叶斯网络作为一种概率图模型,在处理不确定性和进行推理方面具有独特优势。将贝叶斯网络与深度学习相结合,有望克服单一方法的局限性,为图像识别和分类任务带来新的突破。本文将深入探讨贝叶斯网络与深度学习的结合,特别是在图像识别和分类领域的应用。
以贝叶斯网络进行股票价格预测 Stock Price Prediction based on Bayesia Network
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在当今瞬息万变的金融市场中，准确预测股票价格一直是投资者、分析师和研究人员的终极目标。传统的股票预测方法，如技术分析和基本面分析，虽然广泛应用，但往往难以应对市场的高度不确定性和复杂性。近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，一种基于概率图模型的方法——贝叶斯网络（Bayesian Networks）在股票价格预测领域展现出了巨大的潜力。贝叶斯网络作为一种强大的概率推理工具，能够有效地处理不确定性和复杂依赖关系，这恰恰是股票市场的典型特征。
算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)
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2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级...
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本篇博文主要总结贝叶斯网络相关知识。复习之前的知识点相对熵相对熵，又称互熵，交叉熵，鉴别信息，KullbackKullback 熵，Kullback−LeibleKullback-Leible 散度等 。设p(x)、q(x)p(x)、q(x) 是XX 中取值的两个概率分布，则pp 对qq 的相对熵是 : D(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)=Ep(x)logp(x)q(x)D(p|
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从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言     事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少，中文书籍总共也没几本，有的多是英文资料，但初学者一上来就扔给他一堆英文论文，因无基础和语言的障碍而读得异常吃力导致无法继续读下去则是非常可惜的（当然，
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标题所指的知识点涵盖了机器学习中的几种核心预测模型和算法，以下是各个知识点的详细介绍： 贝叶斯网络（Bayesian Networks）： 贝叶斯网络是一种概率图模型，它利用条件概率表和有向无环图（DAG）来表达随机变量...
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