贝叶斯网络的近似推理 |
| 时间：2025-03-22 09:56:52 来源：互联网 作者： |
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【原创】深入理解贝叶斯推断 (Bayesian inference)（醍醐灌顶）贝叶斯公式非常简单。根据条件概率定义有：P(A|D) = P(AD)/P(D) = P(D|A)P(A)/P(D)。就是这么一个简单的贝叶斯公式，却成为因果推断的基石，也是人类认识世界的起点。其中的变化和含义都非常深刻！越简单越深刻吗？不仅仅是简单！我们 展开前言：例子•题目：有正20面的骰子（各面等概率）上所写的符号1~10~20是频度不均匀的。符号的面数见上面表格。•从A、B、C三个骰子中选取一个，然后抛掷了7次，得到的符号如下：3,5,4,8,3,9,7。 A、B、C 展开Part2 深入理解贝叶斯推断（二）•第二：如何才能获得更加确定的推理判断呢？答案：延长序列（观测到更多数 •哲学含义：当我们的数据越来越多的时候，我们就能越来越准确地推断出事实的 •题解中抛掷了7次，结果如下：3,5,4,8,3,9,7，记录为D 展开Part1 深入理解贝叶斯推理（一）•第一：如何理解推理支持选择谁(A?B?还是C?)？支持力度有多大？（ 又有一个新名词：P(A|D)/P(A)被称为贝叶斯因子Bayes factor。类似的P(B|D)/•原题解：从A、B、C三个骰子中选取一个，然后抛掷了7次，结果如 展开Part3 深入理解贝叶斯推断（三）•第三：数据序列会一直支持B吗？不会变化吗？答案：有可能在变化！数据序 •我们用例子来分析。题解中抛掷了7次，结果如下：3,5,4,8,3,9,7。•假设一：在抛掷了第1次之后，数据序列里只有1个符号3，我们就开始 展开来自 Zhihu内容前言：例子Part1 深入理解贝叶斯推理（一）Part2 深入理解贝叶斯推断（二）Part3 深入理解贝叶斯推断（三）查看所有章节更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/661548936
贝叶斯网专题7：基于蒙特卡洛法的近似推理之重要性抽样2024年10月14日 · 本文详细介绍了贝叶斯网中的近似推理方法，主要包括两种蒙特卡洛方法：接受-拒绝抽样和似然加权抽样。 接受-拒绝抽样按照贝叶斯网的拓扑顺序进行抽样，但当证据概率小 更多内容请查看https://blog.csdn.net/deepbodhi/article/details/120021489
一文读懂贝叶斯推理问题：MCMC方法和变分推断2019年7月29日 · 本文将讨论两种可用于解决贝叶斯推理问题的主要方法：基于采样的 马尔可夫链蒙特卡罗 (Markov Chain Monte Carlo，简称MCMC)方法和基于近似的变分推理(Variational Inference，简称VI)方法。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/75617364
第13章 概率推理 贝叶斯网络提供了一种简洁的方法来表示域内的条件独立性关系，例如如果两个变量之间没有直接的边连接，它们可能是条件独立的。 案例A：设想你在家里安装了一个新的防 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/28009398243
高级人工智能系列（一）——贝叶斯网络、概率推理和朴素 概率论基础。1.1 样本空间 Ω。样本空间是随机试验中所有可能的取值的集合。比如，掷骰 贝叶斯法则。我们可以将\(P(A|B)\)和\(P(B|A)\)这两个条件概率通过 贝叶斯公式 联系起 贝叶斯网络。贝叶斯网络的拓扑结构是一个有向无环图(DAG)。其节点表示 随机变量，如果 概率推理。概率推理属于推理的一种形式，是根据一系列不确定的信息作出决定时的推理。比 朴素贝叶斯网络分类器(Naive Bayesian Classifier)这里只做简单介绍。所谓朴素，就是简单的 请在 cnblogs.com 查看完整列表更多内容请查看https://www.cnblogs.com/kindbrave/p/16904758.html
https://blog.csdn.net/2401_83912923/article/details/【超详细】深入解析贝叶斯网络：概念、应用与实践2025年1月27日 · 吉布斯采样（Gibbs Sampling）：一种基于蒙特卡洛方法的近似推理算法，适用于处理较为复杂的贝叶斯网络。 对于大规模贝叶斯网络，精确推理可能会变得计算复杂且不切 vdwq大湾区更多内容请查看https://blog.csdn.net/2401_83912923/article/details/145380783
贝叶斯网络+推理+近似推理+变分法 把朴素平均场的基本思想应用于 贝叶斯 网推理，可以在拥有众多变量且连接稠密的网络中，近似计算后验概率。 P ( E = e ) 和 P ( Z ∣ E = e ) P (E=e) 和 P (Z | E=e) P (E = e)和P (Z ∣E = e) ，所有变量集合： X，证据： E， 更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_36739040/article/details/110874049
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超详细讲解贝叶斯网络(Bayesian network) 贝叶斯派既然把看做是一个随机变量，所以要计算的分布，便得事先知道的无条件分布，即在有样本之前（或观察到X之前），有着怎样的分布呢？ 比如往台球桌上扔一个球，这个球落会落在何处呢？ 如果是不偏不倚的把球 更多内容请查看https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p/12786860.html
对于贝叶斯网络推理研究中提出了多种近似推理算法，主要分为两大类：基于 仿真 方法和基于搜索的方法。 在故障诊断领域里就我们水电仿真而言，往往故障概率很小，所以一般采用搜索推 更多内容请查看https://baike.baidu.com/item/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C/4102921
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