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貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

來(lái)源：整理時(shí)間：2024-11-28 20:46:53 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
2，怎么通俗易懂地解釋貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和它的應(yīng)用
3，貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò) 有如下哪些特點(diǎn)
4，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型如何選擇最大值
5，如何根據(jù)具體實(shí)例建立基于時(shí)間上的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率推理
6，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)是什么怎么克服它的缺點(diǎn)

1，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)必須知道各個(gè)狀態(tài)之間相關(guān)的概率。得到這些參數(shù)的過(guò)程叫做訓(xùn)練。和訓(xùn)練馬爾可夫模型一樣，訓(xùn)練貝葉斯網(wǎng)絡(luò)要用一些已知的數(shù)據(jù)。比如在訓(xùn)練上面的網(wǎng)絡(luò)，需要知道一些心血管疾病和吸煙、家族病史等有關(guān)的情況。相比馬爾可夫鏈，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練比較復(fù)雜，從理論上講，它是一個(gè) NP-complete問(wèn)題，也就是說(shuō)，現(xiàn)階段沒(méi)有可以在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)完成的算法。但是，對(duì)于某些應(yīng)用，這個(gè)訓(xùn)練過(guò)程可以簡(jiǎn)化，并在計(jì)算上高效實(shí)現(xiàn)。

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貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

2，怎么通俗易懂地解釋貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和它的應(yīng)用

第一步:下載貝葉斯網(wǎng)絡(luò)工具箱第二步:解壓壓縮包第三步：將工具箱中bnt文件夾復(fù)制到matlab工具箱文件夾中（D:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox）第四步：打開(kāi)matlab2014a貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是處理不確定信息做有效的表示方法之一。其關(guān)鍵的特征之一是提供了把整個(gè)概率分布分解成幾個(gè)局部分布的方法，網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)表明如何從局部的概率分布獲得完全的聯(lián)合概率分布。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)適合于對(duì)領(lǐng)域知識(shí)具有一定了解的情況，至少對(duì)變量間的依賴關(guān)系較清楚。否則直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性極高（隨節(jié)點(diǎn)的增加成指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)）

怎么通俗易懂地解釋貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和它的應(yīng)用

3，貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò) 有如下哪些特點(diǎn)

作為服役十余年的系統(tǒng)，它已經(jīng)迎來(lái)了自己的歸宿。現(xiàn)在，全世界的網(wǎng)友不禁為這一頑強(qiáng)存在于microsoft十余載的系統(tǒng)肅然起敬。只有不斷地探索、嘗試、創(chuàng)新，才能使系統(tǒng)運(yùn)行更人性化。這一點(diǎn)，是XP無(wú)法與7和8.1相媲美的。

信念具有以下基本特征(1）穩(wěn)定性。信念一旦形成是很難改變的。這一點(diǎn)很好理想，信念與人的一時(shí)的想法不同，它是人經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期感受和思考之后所接受的結(jié)果，當(dāng)然是穩(wěn)定的。（2）執(zhí)著性。信念的穩(wěn)定往往帶來(lái)情感上的執(zhí)著。人們的認(rèn)識(shí)既可能是正確的，也可能是錯(cuò)誤的，但從個(gè)人來(lái)說(shuō)，誰(shuí)都認(rèn)為自己的信念是正確的，都持堅(jiān)決相信的態(tài)度，這使信念帶有極大的執(zhí)著性。（3）多樣性。不同的社會(huì)環(huán)境、思想觀念、利益需求都會(huì)形成不同的信念、乃至截然相反的信念，不同的人，由于眾多的原因，會(huì)形成各不相同的信念，這是客觀存在的。一個(gè)班的同學(xué)，其信念也并不完全相同。（4）親合性。親合性是信念在感情上的表現(xiàn)。一個(gè)人對(duì)和自己信念相近或相同的人會(huì)產(chǎn)生極大的興趣和熱情，志同道合就是信念親合性的表現(xiàn)，相互之間有共同語(yǔ)言，感情上比較接近。

貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò) 有如下哪些特點(diǎn)

4，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型如何選擇最大值

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型如何選擇最大值貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型最簡(jiǎn)單的例子是“分類器”，即在觀測(cè)節(jié)點(diǎn)輸入多個(gè)特征，就能獲得這些特征所對(duì)應(yīng)的具體事物。例如：一個(gè)箱子里裝有籃球，排球和足球，你的朋友每次從箱子里取出某一個(gè)球。但你看不見(jiàn)所取球的類型，只能通過(guò)朋友描述尺寸，外表，顏色...

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型最簡(jiǎn)單的例子是“分類器”，即在觀測(cè)節(jié)點(diǎn)輸入多個(gè)特征，就能獲得這些特征所對(duì)應(yīng)的具體事物。例如：一個(gè)箱子里裝有籃球，排球和足球，你的朋友每次從箱子里取出某一個(gè)球。但你看不見(jiàn)所取球的類型，只能通過(guò)朋友描述尺寸，外表，顏色等特征（觀測(cè)數(shù)據(jù)）來(lái)辨別（分類），當(dāng)然你之所以具備辨別（分類）能力是你長(zhǎng)期對(duì)幾種球類的觀察和認(rèn)識(shí)，并將這些特征一一儲(chǔ)存在你腦部，這就形成先驗(yàn)知識(shí)以及特征與具體事物的對(duì)應(yīng)關(guān)系（網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)）。如果模型和先驗(yàn)知識(shí)精確，你的朋友僅需要說(shuō)出尺寸或者顏色你就立刻可以分類，如果模型或先驗(yàn)知識(shí)不精確，那朋友就需要多說(shuō)出幾個(gè)特征你才能辨別。通過(guò)上面的例子發(fā)現(xiàn)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)需要學(xué)習(xí)，即通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，在具有觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)需要推理。這里就包含了bn的核心研究?jī)?nèi)容。我就不一一介紹，目前全國(guó)大約有1200多篇文章都是bn的相關(guān)工作進(jìn)展，看看就知道了。

5，如何根據(jù)具體實(shí)例建立基于時(shí)間上的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率推理

1、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是：一種概率網(wǎng)絡(luò)，它是基于概率推理的圖形化網(wǎng)絡(luò)，而貝葉斯公式則是這個(gè)概率網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是基于概率推理的數(shù)學(xué)模型,所謂概率推理就是通過(guò)一些變量的信息來(lái)獲取其他的概率信息的過(guò)程，基于概率推理的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian network)是為了解決不定性和不完整性問(wèn)題而提出的，它對(duì)于解決復(fù)雜設(shè)備不確定性和關(guān)聯(lián)性引起的故障有很的優(yōu)勢(shì)，在多個(gè)領(lǐng)域中獲得廣泛應(yīng)用。2、貝葉斯分類算法是：統(tǒng)計(jì)學(xué)的一種分類方法，它是一類利用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)進(jìn)行分類的算法。在許多場(chǎng)合，樸素貝葉斯(Na?ve Bayes，NB)分類算法可以與決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法相媲美，該算法能運(yùn)用到大型數(shù)據(jù)庫(kù)中，而且方法簡(jiǎn)單、分類準(zhǔn)確率高、速度快。3、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類算法的區(qū)別：由于貝葉斯定理假設(shè)一個(gè)屬性值對(duì)給定類的影響?yīng)毩⒂谄渌鼘傩缘闹?，而此假設(shè)在實(shí)際情況中經(jīng)常是不成立的，因此其分類準(zhǔn)確率可能會(huì)下降。為此，就衍生出許多降低獨(dú)立性假設(shè)的貝葉斯分類算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。貝葉斯分類算法是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一種分類方法，它是一類利用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)進(jìn)行分類的算法。在許多場(chǎng)合，樸素貝葉斯(Na?ve Bayes，NB)分類算法可以與決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法相媲美，該算法能運(yùn)用到大型數(shù)據(jù)庫(kù)中，而且方法簡(jiǎn)單、分類準(zhǔn)確率高、速度快。由于貝葉斯定理假設(shè)一個(gè)屬性值對(duì)給定類的影響?yīng)毩⒂谄渌鼘傩缘闹担思僭O(shè)在實(shí)際情況中經(jīng)常是不成立的，因此其分類準(zhǔn)確率可能會(huì)下降。為此，就衍生出許多降低獨(dú)立性假設(shè)的貝葉斯分類算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。

6，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)是什么怎么克服它的缺點(diǎn)

在日常生活中，人們往往進(jìn)行常識(shí)推理，而這種推理通常是不準(zhǔn)確的。例如，你看見(jiàn)一個(gè)頭發(fā)潮濕的人走進(jìn)來(lái)，你可能會(huì)認(rèn)為外面下雨了，那你也許錯(cuò)了；如果你在公園里看到一男一女帶著一個(gè)小孩，你可能會(huì)認(rèn)為他們是一家人，你可能也犯了錯(cuò)誤。在工程中，我們也同樣需要進(jìn)行科學(xué)合理的推理。但是，工程實(shí)際中的問(wèn)題一般都比較復(fù)雜，而且存在著許多不確定性因素。這就給準(zhǔn)確推理帶來(lái)了很大的困難。很早以前，不確定性推理就是人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。盡管許多人工智能領(lǐng)域的研究人員引入其它非概率原理，但是他們也認(rèn)為在常識(shí)推理的基礎(chǔ)上構(gòu)建和使用概率方法也是可能的。為了提高推理的準(zhǔn)確性，人們引入了概率理論。最早由Judea Pearl于1988年提出的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)(Bayesian Network)上就是一種基于概率的不確定性推理網(wǎng)絡(luò)。它是用來(lái)表示變量集合連接概率的圖形模型，提供了一種表示因果信息的方法。當(dāng)時(shí)主要用于處理人工智能中的不確定性信息。隨后它逐步成為了處理不確定性信息技術(shù)的主流，并且在計(jì)算機(jī)智能科學(xué)、工業(yè)控制、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域的許多智能化系統(tǒng)中得到了重要的應(yīng)用。貝葉斯理論是處理不確定性信息的重要工具。作為一種基于概率的不確定性推理方法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在處理不確定信息的智能化系統(tǒng)中已得到了重要的應(yīng)用，已成功地用于醫(yī)療診斷、統(tǒng)計(jì)決策、專家系統(tǒng)等領(lǐng)域。這些成功的應(yīng)用，充分體現(xiàn)了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種強(qiáng)有力的不確定性推理方法。有關(guān)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的站點(diǎn)： 1、http://www.cs.berkeley.edu/~murphyk/Bayes/bayes.html 2、http://www.bayesian.org/ 3、http://www.bayes.com/ 4、http://www.bayesinf.com/ 5、http://xxx.lanl.gov/archive/bayes-an/

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