贝叶斯网

最新推荐文章于 2024-04-24 14:45:38 发布
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本文深入探讨了贝叶斯网的结构、学习及推断过程，详细介绍了其如何利用有向无环图表达属性间依赖关系，通过条件概率表描述联合概率分布，以及在未知网络结构情况下的学习策略和采用吉布斯采样的推断方法。

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       贝叶斯网借助有向无环图(Directed Acyclic Graph ，简称 DAG)来刻画属性之间的依赖关系，并使用条件概率表(Conditiona Probability Table 简称 CPT）来描述属性的联合概率分布。

  • 结构

贝叶斯网有效的表达了属性间的条件独立性。它假设每一个节点与和该节点“没有亲缘关系”的节点独立。定义联合概率分布

接下来的道德图根据图论中的连通分支概念应该会很好理解。

  • 学习

若在已知贝叶斯网的网络结构的情况下，学习过程只需对样本进行计数，估计出每个节点的条件概率表即可。通常我们并不知晓网络结构，我们定义一个评分函数，用来评估结构最优的贝叶斯网。（有点类似哈夫曼树）

 

 

  • 推断

贝叶斯网的推断常采用一种随机采样方法——吉布斯采样来完成。

 

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