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概率图模型(PGM)学习笔记(三)模式判断与概率图流

时间:2016-01-11 09:09:48      阅读:230      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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我们依旧使用“学生网络”作为样例,如图1。

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图1


首先给出因果判断(Causal Reasoning)的直觉解释。

能够算出来

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即学生获得好的推荐信的概率大约是0.5.

但假设我们知道了学生的智商比較低。那么拿到好推荐信的概率就下降了:

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进一步。假设又同一时候知道了考试的难度非常低,那么他拿到好的推荐信得概率又上升了。甚至还能超过最初的概率:

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上述这个过程就是因果判断,你看它是顺着箭头的方向进行判断。

 

其次给出信度判断(Evidential Reasoning)的直觉解释。如图2.

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图2


本来已知考试难度高和学生非常聪明的概率分别为0.4和0.3

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如今我们忽然知道这个悲剧的同学考试里得了C等。

那么如今考试难度高的概率就上升了,学生非常聪明的概率就下降了:

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上述这个过程就是信度判断,你看它是逆着箭头方向进行判断的。

 

再次给出交叉因果判断(Intercausal Reasoning)的直觉解释,如图3.

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图3


信度判断指出。在已知该同学考了C等之后。他非常聪明的概率下降到0.08了,

假设此时我们又知道这次考试非常难,那么他非常聪明的概率会有一个轻微的上升。到0.11:

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交叉因果判断的特点是Difficulty顺着箭头到了Grade,又逆着箭头影响到了Intelligence.

 

为什么会这样?我们考虑一个最简单的情况。如图4.

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图4


一開始能够看到,X1和X2是全然独立的。同一时候有若已知Y=1

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然而,当我们已知X1=1之后。X2=1的概率下降了:

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再来看看这个同学考了B是什么效果,如图5.

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图5


本来学生非常聪明的概率是0.3。后来知道了他考了B,那么他非常聪明的概率下降到了0.175.

如今又知道了,这门考试事实上蛮难的。

那么他非常聪明的概率又上升到了0.34。竟然超过了原始的0.3.

 

如今再考虑一个情况:这个同学在SAT測验中得了A。如图6.

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图6


这对考试非常难以及学生非常聪明的概率有什么影响吗?回到那位考了C的悲剧同学。

这个同学考了C,所以考试非常难的概率为0.63,学生非常聪明的概率降到0.08

如今,忽然又知道了这个同学蛮厉害的,在SAT中考了A

于是,考试非常难的概率达到了0.76。学生非常聪明的概率达到了0.58,两者都大大超过了他们本来的概率

这是由于。同学的SAT成绩为A改变了我们对其智商的认识,从而影响到了在他考了C时,对其考试难度的认识。

 

通过上述直观分析,我们发现概率图中的节点是可以相互影响的。以下做详细分析。如图7.

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图7


设随机变量X和Y,在什么情况下是能够相互影响的呢?

1.X与Y直接相连时他们能够相互影响。

比方告诉你考试非常easy,那么你得分高的概率自然上升。

告诉你得了C。那么考试非常easy的概率就会下降。

 

2.X与Y中间隔了一个W,在连接箭头方向不变的情况下,X与Y可以相互影响。

比方告诉你这个同学得到了一封不错的推荐信,那么考试简单的概率就上升了。告诉你考试难度非常大,那么他能得到好推荐信的概率就下降了。

 

3.X与Y之间隔了一个W,假设当中箭头是指向外的方向。X与Y可以相互影响。

比方同学的SAT成绩显然和他的Grade是相互影响的。这就像一个人每次模拟考试都能拿高分,我们自然有理由相信他能力非常强。足以在高考中获得好成绩。

 

4.X与Y之间隔了一个W。假设当中箭头是指向内的方向,那么X与Y就不能相互影响了。

比方告诉你考试非常难,但这跟同学的智商有什么关系呢?反之亦然。

 

总之,假设一条关系链技术分享中没有形如技术分享的结构,那么这条关系链就能把影响传递下去。

 

以上讨论的都是我们对中间环节W一无所知的情况。

假设我们知道关于中间环节W的信息呢,X与Y之间的相互影响是否会因此而发生改变呢?我们用Z集合表示我们知道相关信息的意思。如图8.

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图8


分栏左側就是我们上面讨论的情况:我们对W一无所知。

右边栏是指我们已经知道W的概率了

再来观測X与Y之间的影响。

 

奇妙的事情出现了:假设我们知道了W的概率,会把之前通畅的关系链给打断了;而把之前阻塞的关系链打通了。

详细地:同学SAT得了A。可是我们已知这个同学智商事实上超级笨,那么他考试拿高分的概率会由于他SAT的狗屎运而增多吗?不会的。依据定义,考试成绩仅仅与他的智商和考试难度有关,跟他碰巧考好的SAT没有不论什么关系。由于我们已经知道他实际上非常笨了,SAT只是是个意外。

而之前阻塞的链接如今却通了。

比方说考试非常难,这和同学智商没有不论什么关系,可是假设我知道了考试非常难,同学考了A,那么我们非常有理由相信。同学应该非常聪明啦。

 

这张图中。S-I-G-D这条路径在I不知道、G知道的情况下才干通畅无阻。

 

Tips:事实上这个结论还应该扩展一下。

已知试卷非常难,不知道考了多少分,可是我们知道这个同学利用这个分数拿到了一封非常好的推荐信,我们就有理由相信,他应该考得不错,进而相信他应该是个挺聪明的童鞋。

 

总之。

假设一条关系链技术分享中在每一个形如技术分享的结构里,我们知道Xi或者至少知道他的某一个子节点的概率(就像我们尽管不知道Grade。可是我们知道了Letter的概率),那么这条关系链就能把影响传递下去。

 

独立性

独立性的定义能够有下面3种描写叙述:

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类似地,条件独立也能够这么写

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以下直观感受一下条件独立性,如图9

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图9

有2枚硬币,一仅仅均匀。还有一仅仅不均匀并且又90%的概率能正面朝上。当然,两枚硬币外观是全然一样的。

 

如今让你抽出一枚。准备扔2次。

你先扔了第一次,发现正面朝上,那么能够相信。第二次还是正面朝上的概率肯定添加了。这样第二次投硬币的结果受到了第一次投硬币的影响。

而我如今告诉你事实上你刚刚投的是均匀硬币(或者不均匀。无所谓的),那么你第二次投硬币的概率和第一次投出来的结果就失去了联系。

这就说明了条件有时会使变量之间的相关性丧失


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