贝叶斯网络

贝叶斯网三种结构简单介绍

贝叶斯网络的概念由JudeaPearl1988年提出（并非贝叶斯本人），通过概率推理处理不确定性和不完整性问题。
_ToDream·2018-10-05 19:41

贝叶斯网络（机器学习系列，持续更新中~）

在说贝叶斯规则（Bayesrule）和将贝叶斯规则用于图模型之前，先让大家了解下机器学习的四个范式（paradigms），也可以理解为四个流派；连接主义（connectionist）：用现在比较流行的说法就是神经网络，现在用到的工具有Tensorflow、PyTorch、Theano、caffe等~符号主义：逻辑的学习，思想严密但计算复杂度很高，从18年开始，在nlp领域上有人开始尝试连接主义和符
Leon_MaoGW·2018-09-20 12:39

因子图（factor graph）

因子图（factorgraph）FactorGraph是概率图的一种，概率图有很多种，最常见的就是BayesianNetwork(贝叶斯网络)和MarkovRandomFields(马尔可夫随机场)。
whitenightwu·2018-09-04 15:45

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MarkovBlanket网络的构建流程混合（离散+连续）网络：线性高斯模型
JH_Zhai·2018-09-02 23:01

贝叶斯系列：（三）贝叶斯网络

贝叶斯网络是一种信念网，基于有向无环图来刻画属性之间的依赖关系的一种网络结构，并使用条件概率表（CPT）来描述联合概率分布。
cxjoker·2018-08-20 21:57

贝叶斯系列：（二）半朴素贝叶斯分类器

现实情况是属性全部独立基本上是不可能的，而如果完全考虑各属性之间的相关性会大大增加计算复杂度，所以才引入半朴素贝叶斯网络：进一步放松条件独立性假设，即假设部分属性之间存在依赖关系。
cxjoker·2018-08-20 21:47

校招准备内容

Java，Python）1.数据类型2.装箱拆箱3.编码技巧4.数据结构面向对象思想设计模式高级知识：1.并行计算2.多线程3.资源管理机器学习基础：基础理论Logistic回归SVM树模型集成学习LDA贝叶斯网络
二二二二呆·2018-07-12 15:07

贝叶斯网络（belief network）及相关知识整理

贝叶斯网络（beliefnetwork）及相关知识频率派：认为theta是个固定的未知常数。认为样本是随机的，重点研究样本分布贝叶斯派：认为theta是不确定的未知数。
是皮皮攀呀，·2018-07-11 15:43

机器学习之朴素贝叶斯、贝叶斯网络

 一、贝叶斯决策论        贝叶斯决策论（Bayesiandecisiontheory）是在概率框架下实施决策方案的基本方法。不要求分类器给出明确的分类结果，而是要给出一个最大概率的类别估计。基本思想是，利用已知类的条件概率和先验概率估计部分未知概率，应用贝叶斯公式转换为后验概率，根据期望损失最小化/后验概率最大化的方法得出最优决策。        使用这种方法得到的模型是生成式模型，即对联
liuy9803·2018-06-29 16:07

隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型

（1）一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。在简单的马尔可夫模型(如马尔可夫链)，所述状态是直接
八辞·2018-06-02 16:57

万门大学机器学习课程——lesson 3

学习人工智能需要数学，这些都是数学的基础：高等数学-》解决了连续世界的问题；线性代数-》解决了离散内容的处理；概率统计-》贝叶斯理论、贝叶斯网络定量描述；4.1高等数学理论框架：RR（实数）：什么是实数
优衣库颜值担当·2018-05-26 00:23

贝叶斯网络之父Judea Pearl：要建立真正的人工智能，少不了因果推理

来源：专知参与|Yingying,Xiaowen,Sanglei2011年图灵奖得主，贝叶斯网络之父JudeaPearl认为现在人工智能的发展进入的新的瓶颈期，各种新的成果不过本质上不过是重复简单的“曲线拟合
人工智能学家·2018-05-20 18:25

最近数据挖掘的一些杂七杂八

贝叶斯网络：贝叶斯网络.pngp(a,b,c)=p(c|a,b)p(b|a)p(a)马尔科夫链：贝叶斯网络拉成一条线，并假设当前节点发生的概率只与当前节点的前一个节点有关。
cf1244c50db8·2018-05-17 15:44

【机器学习】--贝叶斯网络

一、前述当多个特征属性之间存在着某种相关关系的时候，使用朴素贝叶斯算法就没法解决这类问题，那么贝叶斯网络就是解决这类应用场景的一个非常好的算法。
L先生AI课堂·2018-04-09 01:00

【数据可视化】R语言实现网络可视化

最近在学习贝叶斯网络，当用K2算法建立了贝叶斯网络结构之后，用R语言工具可以很清楚地实现网络可视化。
砰啪噗叽噗叽·2018-03-12 15:28

图像语意分割系列【2】---条件随机场

有向图模型（DirectedGraphicalModels，DGM），又称作贝叶斯网络（BayesianNetwork），典型模型有：隐马尔科夫模型（生成式）
盐粒-blog·2018-03-08 11:24

贝叶斯网络推理之后验概率问题（基于FullBNT-1.0.4的MATLAB实现）

题目：贝叶斯网络推理之后验概率问题（基于FullBNT-1.0.4的MATLAB实现）看本篇前，可以简单浏览《贝叶斯网络与最大可能解释(MPE)问题》，通过与MPE问题的对比了解后验概率问题的概念；如果想简单了解贝叶斯网络推理算法
jbb0523·2018-03-04 17:51

贝叶斯网络推理之最大可能解释问题（基于FullBNT-1.0.4的MATLAB实现）

题目：贝叶斯网络推理之最大可能解释问题（基于FullBNT-1.0.4的MATLAB实现）看本篇前，如果对最大可能解释的概念不汪楚，可以阅读《贝叶斯网络与最大可能解释(MPE)问题》，如果想简单了解贝叶斯网络推理算法
jbb0523·2018-03-04 17:11

贝叶斯网络的通俗解读

贝叶斯网络首先是一张“图”（Graph），注意Graph这个词翻译成中文是“图”，但是“图”这个词对应的英文可多了，image、draw、photo、paint、graph，每个词的引申意都不一样。
向薇佳·2018-02-04 14:00

贝叶斯网络

转载于：http://blog.csdn.net/gnahznib/article/details/702441751、贝叶斯定理P(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。P(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(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为”先验”是因为它不考虑任何B方面的因素。P(B)是B的先验概率或边
buyulian·2018-01-30 17:17

贝叶斯分类器一

-贝叶斯决策论-极大似然估计-朴素贝叶斯分类器-半朴素贝叶斯分类器-贝叶斯网络贝叶斯决策论目标：基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。
loveitlovelife·2018-01-29 20:20

NLP概率图

贝叶斯网络：有向无环图马尔可随机场：无向图马尔可夫链马尔可夫过程：系统第T+1次结果只受第T次结果的影响。
liuxiao0904·2018-01-24 20:47

贝叶斯思想概述：从贝叶斯定理到贝叶斯网络

翻译|AI科技大本营(ID：rgznai100)参与|刘畅假设世界上存在一种非常罕见的疾病，你患有这种疾病的几率只有千分之一。你想知道你是否被感染了，所以你做了一个99％准确的测试...且测试的结果是阳性的(译者注:阳性是感染了病毒的情况)！那么你到底有多确定你真的被感染了？怎么让疾病的第二次测试结果告诉你，你确实被感染了？对于上述问题，如果你不想做所有的数学计算，而是更喜欢画一个网络结构来帮助自
AI科技大本营·2018-01-01 00:00

视觉slam14讲——第11讲后端2

手动记录主要是为了深入理解涉及到的主要内容如下理解PoseGraph优化因子图优化增量式图优化位姿图PoseGraph1PoseGraph的意义2PoseGraph优化推导因子图优化1贝叶斯网络BayesNetwork2
leeayu·2017-12-19 21:10

机器学习任务的state-of-art之github及个人总结

所以最终来讲，你希望达到一种理性的推理、理性的决策，这里面正好是贝叶斯网络一个大行其道的地方—余凯1.State-of-the-artresultforallMachineLearningProblemshttps
_小马奔腾·2017-11-21 14:47

条件随机场模型简单介绍(1)

1/线性链条件随机场(判别式模型)vs隐马尔可夫模型(生成式模型):区别可参考朴素贝叶斯vs逻辑回归.注意:条件随机场和HMM并无关系,线性链条件随机场和HMM是同一个问题,但是求解的方式不同2/贝叶斯网络
君植泽的简书·2017-11-13 16:00

概率图模型

基本的概率图模型包括贝叶斯网络、马尔可夫网络和隐马尔可夫网络。基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别：贝叶斯网络和马尔可夫随机场。
xx2313第三代·2017-11-08 12:48

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

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JamesO.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少
阿亮_leon·2017-10-30 20:28

SuperParent算法-一种半朴素贝叶斯网络算法

朴素贝叶斯设定了一个假设前提：输入实例的各个属性之间是相互独立的，其结构图如下图所示但是在现实中很多时候这种假设是不成立的，本文要介绍的SuperParent是对朴素贝叶斯的一种扩展，打破了这种属性之间相互独立的假设，属性之间可以有依赖关系。先给出3个概念。1.孤儿节点：如果一个节点除了类节点之外没有别的节点指向他（意味着其没有父节点），则称它是一个孤儿节点；2.SuperParent（超父）节点
zbcsir·2017-09-30 23:48

AI 人工智能第一课 从贝叶斯定理开始

如下涉及到人工智能：贝叶斯定理贝叶斯推理贝叶斯决策贝叶斯网络贝叶斯分类器1.贝叶斯定理贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题
曹纪乾·2017-07-17 14:22

概率图模型9：贝叶斯网络

现在我们将要探讨，这种内在联系是如何在有向图（也就是贝叶斯网络）中体现的。1.d-separationd分离的概念我们在之前的博客中讲过，你可以到《概率图模型4：贝叶斯网络》中详细阅读。
相国大人·2017-06-15 18:45

人工智能基础复习3——知识与推理

07Logicalagents一些建模范式-基于状态的模型：搜索问题，博弈-应用：路径搜索，玩游戏等-考虑状态、行动和代价-基于变量的模型：CSPs，贝叶斯网络-应用：调度、医疗诊断等-考虑状态和潜力-
rectsuly·2017-06-12 13:49

概率图模型之：贝叶斯网络

1、贝叶斯定理P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B)P(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。P(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(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为”先验”是因为它不考虑任何B方面的因素。P(B)是B的先验概率或边缘概率。贝叶斯定理可表述为：后验概率=(相似度*先验概率)/标准化常量也就
GnahzNib·2017-04-19 19:01

PRML读书笔记——图模型

本章主要分析贝叶斯网络、条件独立、马尔科夫随机场和图模型的推断0前言概率图模型：用概率分布的图形表示变量之间的依赖关系⼀个图由结点（nodes）和它们之间的链接（links）组成。
GZGlenn·2017-04-14 14:32

概率图模型4：贝叶斯网络

作者：孙相国转载请注明出处概率图模型主要研究四方面问题：表示推理学习在本系列博文中，我们将按照下面的路线进行陈述：首先我们研究贝叶斯网络和无向图网络的最基本的概念。
相国大人·2017-04-07 16:33

挖掘建模

1.主要分类与预测算法回归分析决策树人工神经网络贝叶斯网络支持向量机2.回归分析回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态以及进行模型预测的一种有效工具。
划过的梦神·2017-04-07 15:53

概率图模型基础 - 贝叶斯网络参数学习（贝叶斯估计+碎权更新法）

前序贝叶斯网络是一种性能优秀的不确定推理方法。其模型结构解释性好，推理过程本质与人的思维模式相似。要采用贝叶斯网络进行推理分析，首先考虑网络模型的搭建。
Snoopy_Yuan·2017-03-26 17:34

马尔可夫网络，（马尔可夫随…

马尔可夫网络类似贝叶斯网络用于表示依赖关系。但是，一方面它可以表示贝叶斯网络无法表示的一些依赖关系，如循环依赖；另一方面，它不能表示贝叶斯网络能够表示的某些关系，如推导关系。马尔可夫网
lanxin0802·2017-03-24 11:40

概率图模型及序列标注

概率图模型大致分为两类：1、贝叶斯网（Bayesiannetwork）：使用有向无环图表示变量间的依赖关系，又称为信念网络（beliefnetwork）或者有向无环图模型；注意：（1）朴素贝叶斯是一种特殊的贝叶斯网络
songjinbo3·2017-03-14 14:35

基于贝叶斯网络的系统故障建模与应用

贝叶斯定理简介贝叶斯方法：所谓的贝叶斯方法源于解决一个“逆概”的问题。那什么是“逆概”呢？如“假设袋子里面有N个白球，M个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球的概率是多大”，这是我们熟知的“正向概率”。而一个自然而然的问题是：如果我们事先并不知道袋子里面黑白球的比例，而是闭着眼睛摸出一个（或好几个）球，观察这些取出来的球的颜色之后，那么我们可以就此对袋子里面的黑白球的比例作出什么样的推测？这个问题，就
胖艺·2017-03-08 16:10

2016深圳杯D题 思路

假如说，给出了六组数据，那我们可以构建一个贝叶斯网络或者神经网
qq_27245709·2017-02-28 16:14

机器学习之贝叶斯网络

在了解贝叶斯网络之前，需要了解上一篇博文中的熵和相对熵的概念，请读者务必阅读，方便后续内容的理解。
hsj1213522415·2017-02-24 00:00

概率图模型学习(3)——贝叶斯网与马尔科夫网的关联

以下面这个例子来说明接下来的贝叶斯网络和马尔科夫网络真的如定义4.1.6所述，将贝叶斯网络中有向边变为无向边，给是同一个节点的父节点的两个点间加无向边
老笨妞·2017-02-08 10:49

概率图模型-原理与技术 第三章 贝叶斯网表示 习题与编程

原理与技术第三章贝叶斯网表示习题与编程概率图模型-原理与技术总目录http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/54026071#t39.关于一个一般的贝叶斯网络结构
四去六进一·2017-01-20 00:00

隐式马尔科夫模型

概率图模型采用图来表示随机变量之间的相关关系，最常见的概率图模型是采用有向无环图的贝叶斯网络和采用无向图的马尔科夫随机场。
-Finley-·2017-01-19 20:00

概率图模型（PGM） —— 贝叶斯网络（Bayesian Network）

概率图模型是图论与概率方法的结合产物。Probabilisticgraphicalmodelsareajointprobabilitydistributiondefinedoveragraph，概率图模型是定义在一副图上的联合概率分布（jointprobabilitydistribution）。图模型分为两种：有向图（directedgraphs）：bayesiannetworks无向图（undi
Inside_Zhang·2017-01-11 18:16

贝叶斯参数估计的理解

机器学习中常涉及贝叶斯网络，最终的问题都是转化为参数求解。贝叶斯参数估计是这些问题的基础版本。前方高能预警，本文的讲解比较理论。实际问题中我们会有很多数据，比如一篇文章中每个单词的词频等。
阿拉丁吃米粉·2016-12-03 13:54

概率图模型学习（2）——贝叶斯网络表示

本章的目的：1.说明概率分布中随机变量的独立性如何用于紧凑地表示高纬度分布。2.有向无圈图的建立。一．基本原理1.前面提到了独立性和条件独立性，这张中首先是分布参数化，并利用独立性减少参数，简化分布。2.独立性的运用——朴素贝叶斯模型（假设在某种条件下，所有变量两两互斥，那么所有变量的联合概率模型可以简化为各个个变量的条件概率相乘。）3.贝叶斯网上图是学生实力的贝叶斯图。学生事例伴随着整本书，本章
老笨妞·2016-11-14 10:50

PGM：有向图模型：贝叶斯网络

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52489270为什么用贝叶斯网络联合分布的显式表示Note:n个变量的联合分布，每个x对应两个值，共n个x
-柚子皮-·2016-09-09 17:10

机器学习-贝叶斯分类

一、朴素贝叶斯不用过多介绍，朴素贝叶斯的复杂度交底，当某种组合的概率很小的时候，需要拉普拉斯平滑二、属性加权的贝叶斯分类器三、结构拓展贝叶斯（类似于贝叶斯网络）四、最小错误和最小风险
Axel_uestc·2016-08-18 10:54
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