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机器学习算法 | 贝叶斯网络

复习本次将用到的知识

  • 相对熵、互信息

朴素贝叶斯

贝叶斯网络的概况

  • 条件概率表参数个数分析
  • 马尔科夫模型

D-separation

  • 条件独立的三种类型
  • Markov Blanket

网络的构建流程

  • 混合（离散+连续）网络：线性高斯模型

Chow-Liu算法：最大权生成树MSWT

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贝叶斯很快

SVM训练时间慢， 因为它的损失函数 *点不可导

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正文：贝叶斯网络

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循环就会很麻烦

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箭头仅仅是相关，不独立。并不能表示因果关系

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“正常”的贝叶斯网络

这是全连接的，两两都有边

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获取上图那样一个概率，如果枚举是 2的5次方，如果存储中间的结果，可以中和空间和时间复杂度

例子：
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这个计算所需最小参数数量，会找到规律

再举一个例子：
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特殊的贝叶斯网络：马尔科夫模型

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条件独立

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比如第一个，如果中间的节点知道，得肺结核已知，那么X光情况确定，在这个城市呆的几率
都已经明确，是独立的

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HMM

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前面的条件独立 head to tail

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贝叶斯网络的构建

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这样工作量是巨大的，一般是用专家知识拟定。

混合网络

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