人工智能09贝叶斯网络(PPT57页)

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Global semantics（全局语义）
The full joint distribution is defined as the product of the local conditional distributions: 全联合概率分布可以表示为贝叶斯网络中 的条件概率分布的乘积
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– Is X independent of Z given Y?
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Common Cause共同原因
• 另一个基础的形态: two effects of the same cause – Are X and Z independent? – Are X and Z independent given Y?
opportunities.
“某事发生的概率是0.1” 意味着0.1是在无穷 多样本的极限
条件下能够被观察到的比例
但是，在许多情景下不可能进行重复试
验
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Probability概率
Probability is a rigorous formalism for uncertain knowledge
概率是对不确定知识一种严密的形式化方法
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什么是图模型？
概率分布的图表示 – 概率论和图论的结合
• Also called 概率图模型 • They augment analysis instead of using pure
algebra（代数）
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What is a Graph?
• Consists of nodes (also called vertices) and links (also called edges or arcs)
32Βιβλιοθήκη 因果关系?• 当贝叶斯网络反映真正的因果模式时: – Often simpler (nodes have fewer parents) – Often easier to think about – Often easier to elicit from experts（专家）
• BNs 不一定必须是因果 – 有时无因果关系的网络是存在的 (especially if variables are missing) – 箭头反映相关性，而不是因果关系
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Inference in Bayesian networks
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推理任务
简单查询: 计算后验概率P(Xi|E=e) e.g., P(NoGas| Gauge油表=empty, Lights=on, Starts=false)
联合查询 : P(Xi,Xj| E=e) = P(Xi| E=e)P(Xj| Xi,E=e)
– Are X and Z independent given Y?
• No: remember that seeing traffic put the rain and the ballgame in competition?
– This is backwards from the other cases
最优决策: decision networks include utility 35
通过枚举进行推理
上一章解释了任何条件概率都可以通过将全 联合分布表中的某些项相加而计算得到
在贝叶斯网络中可以通过计算条件概率的乘 积并求和来回答查询。
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通过枚举进行推理
上一章解释了任何条件概率都可以通过将全 联合分布表中的某些项相加而计算得到
Global semantics（全局语义）
The full joint distribution is defined as the product of the local conditional distributions: 全联合概率分布可以表示为贝叶斯网络中 的条件概率分布的乘积
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Local semantics
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Common Effect共同影响
• 最后一种配置形态: two causes of one
effect (v-structures)
– Are X and Z independent?
• Yes: remember the ballgame and the rain causing traffic, no correlation?
网络拓扑结构反映出因果关系:
– A burglar can set the alarm off
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Example contd.
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Compactness（紧致性）
A CPT for Boolean Xi with k Boolean parents has 2k rows for the combinations of parent values
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Why are Graphical Models useful
• 概率理论提供了“黏合剂”whereby – 使每个部分连接起来, 确保系统作为一个 整体是一致的 – 提供模型到数据的连接方法.
• 图理论方面提供:
–直观的接口
• by which humans can model highly-
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Bayesian networks
一种简单的，图形化的数据结构，用于表示 变量之间的依赖 关系（条件独立性），为任何全联合概率 分布提供一种简 明的规范。
Syntax语法:
a set of nodes, one per variable
a directed（有向） , acyclic（无环） graph
Bayesian networks 贝叶斯网络
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Frequentist vs. Bayesian
客观 vs. 主观
Frequentist（频率主义者） : 概率是长期的预 期出现频率. P(A) = n/N, where n is the
number of times event A occurs in N
需要一种方法使得局部的条件独立关系能够保 证全局语义得以成立
1. Choose an ordering of variables X1, … ,Xn 2. For i = 1 to n
add Xi to the network select parents from X1, … ,Xi-1 such that 25
一个具有k个布尔父节点的布尔变量的条件概 率表中有2k个独立的可指定概率
Each row requires one number p for Xi = true (the number for Xi = false is just 1-p)
If each variable has no more than k parents, the
Local semantics: each node is conditionally independent of its nondescendants（非后代） given its parents
给定父节点，一个节点与它的非后代节点是 条件独立的
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Causal Chains因果链
• 一个基本形式：
independent given Cavity
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Example
我晚上在单位上班，此时邻居John给我打电 话说我家警报响了，但是邻居Mary没有给 打电话。有时轻微的地震也会引起警报。 那么我家真正遭贼了吗？
Variables: Burglary（入室行窃） , Earthquake, Alarm, JohnCalls, MaryCalls
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图模型在机器学习中的角色
1. 形象化概率模型结构的简单方法
2. Insights into properties of model Conditional independence properties by inspecting graph
3. 执行推理和学习表示为图形化操作需要复 杂的计算
• Observing the effect enables influence
between causes.
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构造贝叶斯网络
Need a method such that a series of locally testable assertions of conditional independence guarantees the required global semantics
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图的方向性
• 有向图模型 – 方向取决于箭头
• 贝叶斯网络 – 随机变量间的因果 关系
• More popular in AI and statistics
• 无向图模型 – 边没有箭头
• Markov random fields （马尔科夫随机场） –更适合表达变量之间的软
约束
• More popular in Vision and physics
• 在概率图模型中 – 每个节点表示一个随机变量(or 一组随机 变量)
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Graphical Models in CS
• 处理不确定性和复杂性的天然工具 –贯穿整个应用数学和工程领域
• 图模型中最重要的思想是模块性概念 – a complex system is built by combining simpler parts.
A is conditionally independent of B given C: P(A | B, C) = P(A | C)
在大多数情况下，使用条件独立性能将全联
合概率的表示由n的指数关系减为n的线性
关系。
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Probability Theory
Probability theory can be expressed in terms of two simple equations概率理论可使用两个简 单线性方程来表达