@ 一、贝叶斯网络定义 1.1 贝叶斯网络例子 二、概率影响的流动性 三、贝叶斯网络中的独立性 ...
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2020-07-21 01:24:45
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@ 一、因子图（factor graph）的定义 二、贝叶斯网络用因子图表示 三、MRF 用因子图表示 ...
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2020-07-21 01:12:46
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朱迪亚·珀尔（JudeaPearl）——以色列裔美籍计算机科学家、哲学家，以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络而闻名。他还因在结构模型的基础上发展出因果和反事实推论而受到广泛称赞。2011年，ACM授予JudeaPearl图灵奖，以表彰他“通过发展概率和因果推理演算对人工智能做出的基础性贡献”。JudeaPearl在2018年出版了一本新著《为什么：关于因果关系的新科学》系统总结了自己近25年关于
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2020-06-06 09:27:12
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概率图模型（PGM）是一种对现实情况进行描述的模型。其核心是条件概率，本质上是利用先验知识，确立一个随机变量之间的关联约束关系，最终达成方便求取条件概率的目的。 1.从现象出发 这个世界都是随机变量 这个世界都是随机变量。 第一，世界是未知的，是有多种可能性的。 第二，世界上一切都是相互联系的。 第 ...
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2020-06-04 00:54:47
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概率模型 对于概率模型就是由图构成的图模型， 它用观测结点表示观测到的数据，用隐藏的节点表示潜在的信息，而边扮演了描述这些随机结点关系的角色。我们根据图的有向还是无向将有向图成为贝叶斯网络。 说到贝叶斯网络不得不提一个人那就是 托马斯·贝叶斯Thomas Bayes，他曾发表过一篇论文阐述了他的方法 ...
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2020-01-19 22:17:20
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贝叶斯网络，我们分成了表示和推断两个课时；另外，因此它和后面的 HMM 等模型密切相关，因此需要熟练掌握。 Preliminaries for Probabilistic Reasoning 概率推断 Probabilistic Reasoning 在很多地方都有用，如 Diagnosis, Spe ...
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2020-01-16 14:57:49
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D分离——贝叶斯网络 文章结尾有例题分析。 基本概念 D分离的概念来自于贝叶斯网络,是用来寻找条件独立的有效方法 条件独立性 :有节点A,B,C,如果有 ? $P(A|B,C)=P(A|B)$ 即给定B(或者说B已确定)时,C的任何信息都不能改变A的可信度度量,则称A和C是在B的条件下独立的. 条件 ...
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2020-01-13 13:06:09
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目录： 朴素贝叶斯 贝叶斯网络 朴素贝叶斯 特征属性之间没有关联关系，相互独立的，在此基础上应用贝叶斯定理。 文本数据分类知识 ...
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2020-01-03 14:22:39
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参考链接 贝叶斯网络是什么？ 一个模型，该模型描绘各个状态之间是如何通过概率连接起来的。 上图中，天气状态分为：sunny，cloudy，rainy; 洒水车状态分为：喷洒，不喷洒;草坪状态分为：湿润，干燥 如果通过联合概率来表示上述三个事件中，一个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率，则需要3* ...
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2019-11-25 23:15:15
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1.《T:Modeling Indivdualization in a Bayesian Networks Implementation od Konwledge Tracing》(贝叶斯网络中知识追踪的个性化建模) 1.本文目标：说明学生先验知识的数据越来，应该能够实现更好的拟合模型和更准确地学生 ...
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2019-10-26 01:46:21
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