贝叶斯网络简介ppt课件
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Bayesiannetwork贝叶斯网络精品PPT课件
Parameter Learning
• In order to fully specify the Bayesian network and thus fully represent the joint probability distribution, it is necessary to specify for each node X the probability distribution for X conditional upon X's parents
prior possibility P(Y) ( rankings, recent history of their performance)
Introduction
• First half is over • The outcome of the first period may be
treated as a random variable X, the óbserved evidence' that influence your prediction of the final value of Y.
• Prior confidence --------belief • Process--------belief propagation dynamics
causal relationships
statistical dependence between
Bayesian Networks
• DAG: Directed Acyclic Graph • CPT: Conditioanl Probability Tables
• P(Y|X)= PX |YPY Hale Waihona Puke XIntroduction
贝叶斯网络和主观贝叶斯方法课件
CHAPTER 06
总结与展望
总结
01
贝叶斯网络是一种基于概率的图形化模型，用于表示随机变量之间的 依赖关系。
02
主观贝叶斯方法是一种基于主观概率的推理方法，它允许人们在缺乏 完整信息的情况下进行推理。
03
贝叶斯网络和主观贝叶斯方法在许多领域都有广泛的应用，如机器学 习、数据挖掘、自然语言处理等。
01
03
随着机器学习和人工智能技术的不断发展，贝叶斯网 络和主观贝叶斯方法在与其他技术的结合方面也将有
更多的创新和应用。
04
未来，贝叶斯网络和主观贝叶斯方法的研究将更加注 重模型的解释性和可解释性，以更好地理解模型的工 作原理和应用效果。
THANKS
[ 感谢观看 ]
主观贝叶斯方法优缺点
优点
主观贝叶斯方法能够结合专家知识和不确定性推理，提供更准确的概率估计。 它还具有灵活性和可解释性，能够清晰地表达和解释不确定性。
缺点
主观贝叶斯方法的准确性取决于专家的判断能力和经验，因此可能存在主观偏 差。此外，构建和验证主观贝叶斯模型需要大量时间和资源，也可能限制其应 用范围。
贝叶斯网络和主观贝叶 斯方法课件
• 贝叶斯网络与主观贝叶斯方法的比较 • 贝叶斯网络和主观贝叶斯方法案例分
CHAPTER 01
贝叶斯网络概述
贝叶斯网络定义
贝叶斯网络是一种概 率图模型，用于表示 随机变量之间的概率 依赖关系。
贝叶斯网络提供了一 种可视化和推理随机 变量之间复杂关系的 方法。
它由一个有向无环图 （DAG）和每个节点 上的概率分布表组成。
法能够更好地处理主观先验知识。
局限性
03
贝叶斯网络在处理大规模数据时可能面临计算瓶颈，而主观贝
第7章贝叶斯网络.ppt
计算已知参加晚会的情况下，第二天早晨呼吸有 酒精味的概率。
P(+SA)=P(+HO)P(+SA|+HO)+P(-HO)P(+SA|-HO)
计算已知参加晚会的情况下，头疼发生的概率。
2019/10/19
数据仓库与数据挖掘
15
7.4.2 贝叶斯网络的预测算法
输入：给定贝叶斯网络B（包括网络结构m个节点以及某些节点间的连线、原因 节点到中间节点的条件概率或联合条件概率），给定若干个原因节点发生与 否的事实向量F（或者称为证据向量）；给定待预测的某个节点t。
2019/10/19
数据仓库与数据挖掘
11
7.3.3 贝叶斯网络的3个主要议题
贝叶斯网络预测：从起因推测一个结果的理论， 也称为由顶向下的推理。目的是由原因推导出结 果。
贝叶斯网络诊断：从结果推测一个起因的推理， 也称为由底至上的推理。目的是在已知结果时， 找出产生该结果的原因。
贝叶斯网络学习：由先验的贝叶斯网络得到后验 贝叶斯网络的过程。
13
7.4.1 概率和条件概率数据
P(PT)
P(BT)
P(HO|PT)
PT=True
True False
0.200 0.800
0.001 0.999
True False
0.700 0.300
PT=False 0
1.000
左表给出了事件发生的概率：PT发生 的概率是0.2，不发生的概率是0.8
右表给出了事件发生的条件概率：PT 发生时，HO发生的概率是0.7
概率分布，并把节点n标记为已处理； （5）重复步骤（2）-（4）共m次。此时，节点t的概率分布就是它的发生/不发
贝叶斯网络全解课件
等。
评分函数
定义一个评分函数来评估网络结构的优劣，常用的评分函数包 括BIC（贝叶斯信息准则）和AIC（赤池信息准则）等。
参数学习优化
1 2
参数学习
基于已知的网络结构和数据集，学习网络中各节 点的条件概率分布，使得网络能够最好地拟合数 据集。
最大似然估计
使用最大似然估计方法来估计节点的条件概率分 布，即寻找使得似然函数最大的参数值。
案例三
异常检测：使用贝叶斯网络检测金融市场中的异常交易行为。
06
贝叶斯网络展望
当前研究热点
概率图模型研究
贝叶斯网络作为概率图模型的一种，其研究涉及到对概率图 模型基本理论的研究，包括对概率、图、模型等基本概念的 理解和运用。
深度学习与贝叶斯网络的结合
随着深度学习技术的发展，如何将深度学习技术与贝叶斯网 络相结合，发挥各自的优势，是当前研究的热点问题。
未来发展方向
可解释性机器学习
随着人工智能技术的广泛应用，人们对机器学习模型的可解释性要求越来越高 。贝叶斯网络作为一种概率模型，具有天然的可解释性优势，未来可以在这方 面进行更深入的研究。
大规模贝叶斯网络
随着数据规模的增大，如何构建和处理大规模贝叶斯网络成为未来的一个重要 研究方向。
技术挑战与展望
联合概率
两个或多个事件同时发生的概率。联合概率 的计算公式为 P(A∩B)=P(A|B)⋅P(B)+P(B|A)⋅P(A)。
条件独立性
01
条件独立的概念
在给定某个条件时，两个事件之 间相互独立，即一个事件的发生 不影响另一个事件的发生。
02
条件独立性的应用
03
条件独立性的判断
在贝叶斯网络中，条件独立性用 于简化概率计算，降低模型复杂 度。
评分函数
定义一个评分函数来评估网络结构的优劣，常用的评分函数包 括BIC（贝叶斯信息准则）和AIC（赤池信息准则）等。
参数学习优化
1 2
参数学习
基于已知的网络结构和数据集，学习网络中各节 点的条件概率分布，使得网络能够最好地拟合数 据集。
最大似然估计
使用最大似然估计方法来估计节点的条件概率分 布，即寻找使得似然函数最大的参数值。
案例三
异常检测：使用贝叶斯网络检测金融市场中的异常交易行为。
06
贝叶斯网络展望
当前研究热点
概率图模型研究
贝叶斯网络作为概率图模型的一种，其研究涉及到对概率图 模型基本理论的研究，包括对概率、图、模型等基本概念的 理解和运用。
深度学习与贝叶斯网络的结合
随着深度学习技术的发展，如何将深度学习技术与贝叶斯网 络相结合，发挥各自的优势，是当前研究的热点问题。
未来发展方向
可解释性机器学习
随着人工智能技术的广泛应用，人们对机器学习模型的可解释性要求越来越高 。贝叶斯网络作为一种概率模型，具有天然的可解释性优势，未来可以在这方 面进行更深入的研究。
大规模贝叶斯网络
随着数据规模的增大，如何构建和处理大规模贝叶斯网络成为未来的一个重要 研究方向。
技术挑战与展望
联合概率
两个或多个事件同时发生的概率。联合概率 的计算公式为 P(A∩B)=P(A|B)⋅P(B)+P(B|A)⋅P(A)。
条件独立性
01
条件独立的概念
在给定某个条件时，两个事件之 间相互独立，即一个事件的发生 不影响另一个事件的发生。
02
条件独立性的应用
03
条件独立性的判断
在贝叶斯网络中，条件独立性用 于简化概率计算，降低模型复杂 度。
人工智能贝叶斯网络.ppt
• Directed Acyclic Graph (DAG)
– Nodes are random variables – Edges indicate causal influences
Burglary
Earthquake
Alarm
JohnCalls
MaryCalls
3
Conditional Probability Tables
– Bayesian Networks: Directed acyclic graphs that indicate causal structure.
– Markov Networks: Undirected graphs that capture general dependencies.
2
Bayesian Networks
JohnCalls
MaryCalls
However, this ignores the prior probability of John calling.
12
Bayes Net Inference
• Example: Given that John calls, what is the probability that there is a Burglary?
7
Independencies in Bayes Nets
• If removing a subset of nodes S from the network renders nodes Xi and Xj disconnected, then Xi and Xj are independent given S, i.e. P(Xi | Xj, S) = P(Xi | S)
贝叶斯网络简介PPT课件
而在贝叶斯网络中，由于存在前述性质，任意随 机变量组合的联合条件概率分布被化简成
其中Parents表示xi的直接前驱节点的联合，概率 值可以从相应条件概率表中查到。
.
6
例子
P(C, S,R,W) = P(C)P(S|C)P(R|S,C)P(W|S,R,C) chain rule
= P(C)P(S|C)P(R|C)P(W|S,R,C) since
= P(C)P(S|C)P(R|C)P.(W|S,R) since
7
贝叶斯网络的构造及训练
1、确定随机变量间的拓扑关系，形成DAG 。这一步通常需要领域专家完成，而想要 建立一个好的拓扑结构，通常需要不断迭 代和改进才可以。
2、训练贝叶斯网络。这一步也就是要完成 条件概率表的构造，如果每个随机变量的 值都是可以直接观察的，方法类似于朴素 贝叶斯分类。但是通常贝叶斯网络的中存 在隐藏变量节点，那么训练方法就是比较 复杂。
4、将收敛结果作为推. 断值。
9
贝叶斯网络应用
医疗诊断，
工业，
金融分析，
计算机（微软Windows,Office），
模式识别：分类，语义理解
军事（目标识别，多目标跟踪，战争身份识别
等），
生态学，
生物信息学（贝叶斯网络在基因连锁分析中应
用），
编码学，
分类聚类，
时序数据和动态模型 .
• 用概率论处理不确定性的主要优点是保 证推理结果的正确性。
.
2
几个重要原理
• 链规则(chain rule)
P ( X 1 , X 2 ,X . n ) . P ( . X 1 ) , P ( X 2 |X 1 ) P ( X .n | . X 1 , . X 2 ,X . n ) ..,
贝叶斯信念网络汇总课件
参数学习的常用算法
常用的参数学习方法包括最大似然估计、贝叶斯估计和期望最大化算法等。这些算法可以帮助我们从数据中学习 到最佳的参数设置，使得贝叶斯网络能够最好地拟合概率推理是贝叶斯信念网络的核心，它基于概率理论来描述不 确定性。
02
概率推理的目标是计算给定证据下某个假设的概率，或者计算
06
贝叶斯网络的发展趋势与 未来展望
深度学习与贝叶斯网络的结合
深度学习在特征提取上的 优势
贝叶斯网络在处理复杂、高维数据时，可以 借助深度学习强大的特征提取能力，提高模 型对数据的理解和表达能力。
贝叶斯网络的概率解释能力
贝叶斯网络具有清晰的概率解释，可以为深度学习 模型提供可解释性强的推理框架，帮助理解模型预 测结果。
参数可解释性
通过可视化技术、解释性算法等方法，可以进一步解释贝叶斯网络 中参数的意义和影响，提高模型的可信度和用户接受度。
感谢您的观看
THANKS
联合优化与模型融合
未来研究可以探索深度学习与贝叶斯网络在 结构、参数和优化方法上的联合优化，实现 两者的优势互补。
大数据处理与贝叶斯网络
大数据处理的需求
随着大数据时代的到来，如何高 效处理、分析和挖掘大规模数据 成为关键问题。贝叶斯网络在大 数据处理中具有广阔的应用前景 。
并行计算与分布式
实现
针对大规模数据，可以采用分布 式计算框架，如Hadoop、Spark 等，对贝叶斯网络进行并行化处 理，提高推理和学习的效率。
在贝叶斯网络中，变量间的关系通过 条件独立性来表达。确定条件独立性 有助于简化网络结构，提高推理效率 。
构建有向无环图
根据条件独立性评估结果，可以构建 一个有向无环图来表示贝叶斯网络的 结构。这个图将各个变量连接起来， 反映了它们之间的依赖关系。
常用的参数学习方法包括最大似然估计、贝叶斯估计和期望最大化算法等。这些算法可以帮助我们从数据中学习 到最佳的参数设置，使得贝叶斯网络能够最好地拟合概率推理是贝叶斯信念网络的核心，它基于概率理论来描述不 确定性。
02
概率推理的目标是计算给定证据下某个假设的概率，或者计算
06
贝叶斯网络的发展趋势与 未来展望
深度学习与贝叶斯网络的结合
深度学习在特征提取上的 优势
贝叶斯网络在处理复杂、高维数据时，可以 借助深度学习强大的特征提取能力，提高模 型对数据的理解和表达能力。
贝叶斯网络的概率解释能力
贝叶斯网络具有清晰的概率解释，可以为深度学习 模型提供可解释性强的推理框架，帮助理解模型预 测结果。
参数可解释性
通过可视化技术、解释性算法等方法，可以进一步解释贝叶斯网络 中参数的意义和影响，提高模型的可信度和用户接受度。
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THANKS
联合优化与模型融合
未来研究可以探索深度学习与贝叶斯网络在 结构、参数和优化方法上的联合优化，实现 两者的优势互补。
大数据处理与贝叶斯网络
大数据处理的需求
随着大数据时代的到来，如何高 效处理、分析和挖掘大规模数据 成为关键问题。贝叶斯网络在大 数据处理中具有广阔的应用前景 。
并行计算与分布式
实现
针对大规模数据，可以采用分布 式计算框架，如Hadoop、Spark 等，对贝叶斯网络进行并行化处 理，提高推理和学习的效率。
在贝叶斯网络中，变量间的关系通过 条件独立性来表达。确定条件独立性 有助于简化网络结构，提高推理效率 。
构建有向无环图
根据条件独立性评估结果，可以构建 一个有向无环图来表示贝叶斯网络的 结构。这个图将各个变量连接起来， 反映了它们之间的依赖关系。
贝叶斯网络培训课件
05
贝叶斯网络的应用案例
Chapter
分类问题
总结词
贝叶斯网络在分类问题中具有广泛的应用，能够有 效地处理各种数据类型，包括连续和离散数据。
详细描述
通过构建分类模型，贝叶斯网络可以用于解决诸如 垃圾邮件过滤、疾病诊断、信用评分等问题。这些 问题的共同特点是，需要根据已知的特征对未知的 目标进行分类或标签。贝叶斯网络通过概率推理和 概率更新来优化分类效果，提高分类准确性和鲁棒 性。
特点
03
04
05
表达直观：贝叶斯网络 以图形化的方式表达概 率模型，易于理解。
概率完整：贝叶斯网络 包含了所有需要的概率 信息，可以用于推断和 决策。
灵活性强：可以添加、 删除节点和边，适应不 同的应用场景。
贝叶斯网络的应用场景
01
02
03
分类问题
贝叶斯网络可以用于分类 问题，如垃圾邮件识别、 疾病诊断等。
对于大规模的数据集，贝叶斯网络的推理可能变得非常复杂和计算量大。
02
贝叶斯网络的基本概念
Chapter
条件概率
条件概率是指在一个事件B发生的条件下，另一个事件A发生的概率。通 常表示为P(A|B)。
条件概率是贝叶斯网络中的一个基本概念，用于描述事件之间的条件关 系。
在贝叶斯网络中，条件概率被用于计算给定一组证据下，某个变量取某 个值的概率。
06
贝叶斯网络的未来发展与挑战
Chapter
理论完善与拓展
理论完善
随着贝叶斯网络在各个领域的广泛应用，针对其理论的深入 研究和完善显得尤为重要。这包括对贝叶斯网络结构的优化 、推断算法的改进以及概率图模型的深入研究等。
拓展应用领域
贝叶斯网络在各个领域都有广泛的应用，如医疗、金融、推 荐系统等。未来可以进一步拓展其应用范围，探索其在更多 领域的应用潜力。
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12
4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
此处将以下图为例，分别介绍贝叶斯网络的 预测、诊断和训练。
预测和诊断需要 已知网络结构和 图中每个结点的 条件概率表。
Party Hangover Brain Tumor
训练需要先建立 网络结构，再计 算每个结点的条 件概率表。
Headache
Smell Alcohol Pos Xray
条件概率：是指当条件事件发生后，该事件 发生的概率。
P(A | B) P(B | A)P(A) P(B)
条件概率的计算可以通过两个事件各自发生 的概率，以及相反方向的条件概率得到。
8
3、贝叶斯网络概述
贝叶斯网络是描述随机变量（事件）之间依 赖关系的一种图形模式，是一种可用来进行 推理的模型。
0.700 0.300
0 1.000
P(SA|HO)
True False
HO=True
0.800 0.200
HO=False
0.100 0.900
P(PX|BT)
BT=True
BT=False
True
0.980
0.010
False
0.020
0.990
15
4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
另外，网络中的条件概率如下所示：
弧组成。
10
3、贝叶斯网络概述
一个贝叶斯网络由网络结构和条件概率表两 部分组成。
条件概率表：是指网络中的每个结点都有一个
条件概率表，用于表示其父结点对该结点的影响。
➢ 当网络中的某个结点没有父结点时，该结点 的条件概率表就是该结点的先验概率。
11
3、贝叶斯网络概述
贝叶斯网络的3个重要议题：
False 0.800
0.999
该表中给出了这两个事件发生的概率：PT发生的概率 是0.2，不发生的概率是0.8；BT发生的概率是0.001， 不发生的概率是0.999。
14
4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
另外，网络中的条件概率如下所示：
P(HO|PT)
PT=True
PT=False
True False
2
贝叶斯网络
1、引例 2、贝叶斯概率基础 3、贝叶斯网络概述 4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
4.1 贝叶斯网络的预测 4.2 贝叶斯网络的诊断 4.3 贝叶斯网络的训练
5、贝叶斯网络的优越性
3
1、引例
一个有关概率推理的例子。
图中有六个结点：
参加晚会(Party, PT)
Party
宿醉(Hangover, HO)
头疼(Headache, HA) 患脑瘤(Brain tumor, BT)
Hangover Brain Tumor
有酒精味(Smell alcohol, SA)
X射线检查呈阳性(Pos Xray, PX)
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
在已知某些原因结点的情况下，可以预测结果结点 的概率。
例：参加晚会情况下，头疼发生的概率。
在不知任何结点信息的情况下，可以预测网络中某 个结果结点发生的概率。
例：即使不知道任何结点发生与否的信息， 仍然可以计算结点HA发生的概率。
P(HA|HO,BT) True
HO=True BT=True HO=False BT=True BT=False
0.900 0.020
False
0.010 0.300
0.100 0.980
16
4.1 贝叶斯网络的预测
对于贝叶斯网络的预测，可分为以下两种情 况：
13
4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
为了使用贝叶斯网络进行预测和诊断，假设网络 已经训练好，即：网络中的所有先验概率和条件 概率全部已知。
图中Party和Brain Tumor两个结点是原因结点，没 有连线以它们为终点。它们的无条件概率如下表 所示：
P(PT) P(BT)
True 0.200
0.001
贝叶斯网络通过有向图的形式来表示随机变 量间的因果关系，并通过条件概率将这种因 果关系量化。
Party
Hangover Brain Tumor
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
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3、贝叶斯网络概述
一个贝叶斯网络由网络结构和条件概率表两 部分组成。
网络结构是一个有向无环图，由若干结点和有向
贝叶斯网络预测：是指已知一定的原因，利用贝叶 斯网络进行计算，求出由原因导致结果的概率。
贝叶斯网络诊断：是指已知发生了某些结果，根据 贝叶斯网络推理出造成该结果发生的原因以及发生 的概率。
贝叶斯网络学习(训练)：是指利用现有数据对先验 知识进行修正的过程，每一次学习都对贝叶斯网络 的先验概率进行调整，使得新的贝叶斯网络更能反 映数据中所蕴含的知识。
如果参加了晚会， 并且头疼，那么患 脑瘤的概率有多大 ？
......
Party Hangover Brain Tumor
Headache Smell Alcohol Pos Xray
这些问题都可通过贝叶斯网络加以解决。 6
2、贝叶斯概率基础
先验概率：根据历史资料或主观判断所确定 的各种事件发生的概率。
4
1、引例
一个有关概率推理的例子。
图中有五条连线：
PTHO
Party
HOSA
HOHA BTHA
Hangover Brain Tumor
BTPX
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
5
1、引例
参加晚会后，第二 天呼吸中有酒精味 的可能性有多大？
如果头疼，患脑瘤 的概率有多大？
先验概率可分为两类：
客观先验概率：是指利用过去的历史资料计算得 到的概率(如：在自然语言处理中，从语料库中统 计词语的出现频率——客观先验概率)；
主观先验概率：是指在无历史资料或历史资料不 全的时候，只能凭借人们的主观经验来判断取得 的概率。
7
2、贝叶斯概率基础
后验概率：是指利用贝叶斯公式，结合调查 等方式获取了新的附加信息，对先验概率修 正后得到的更符合实际的概率。
贝叶斯网络
詹敏
1
贝叶斯网络
贝叶斯网络(Bayesian Network)是20世纪80年 代发展起来的，由Judea Pearl(朱迪亚•佩尔)于 1986年提出。
贝叶斯网络起源于贝叶斯统计分析理论，它 是概率论和图论相结合的产物。
贝叶斯网络是一种描述不确定性知识和推理 问题的方法。
文本分类（如：垃圾邮件的过滤） 医学诊断 ......
4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
此处将以下图为例，分别介绍贝叶斯网络的 预测、诊断和训练。
预测和诊断需要 已知网络结构和 图中每个结点的 条件概率表。
Party Hangover Brain Tumor
训练需要先建立 网络结构，再计 算每个结点的条 件概率表。
Headache
Smell Alcohol Pos Xray
条件概率：是指当条件事件发生后，该事件 发生的概率。
P(A | B) P(B | A)P(A) P(B)
条件概率的计算可以通过两个事件各自发生 的概率，以及相反方向的条件概率得到。
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3、贝叶斯网络概述
贝叶斯网络是描述随机变量（事件）之间依 赖关系的一种图形模式，是一种可用来进行 推理的模型。
0.700 0.300
0 1.000
P(SA|HO)
True False
HO=True
0.800 0.200
HO=False
0.100 0.900
P(PX|BT)
BT=True
BT=False
True
0.980
0.010
False
0.020
0.990
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4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
另外，网络中的条件概率如下所示：
弧组成。
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3、贝叶斯网络概述
一个贝叶斯网络由网络结构和条件概率表两 部分组成。
条件概率表：是指网络中的每个结点都有一个
条件概率表，用于表示其父结点对该结点的影响。
➢ 当网络中的某个结点没有父结点时，该结点 的条件概率表就是该结点的先验概率。
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3、贝叶斯网络概述
贝叶斯网络的3个重要议题：
False 0.800
0.999
该表中给出了这两个事件发生的概率：PT发生的概率 是0.2，不发生的概率是0.8；BT发生的概率是0.001， 不发生的概率是0.999。
14
4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
另外，网络中的条件概率如下所示：
P(HO|PT)
PT=True
PT=False
True False
2
贝叶斯网络
1、引例 2、贝叶斯概率基础 3、贝叶斯网络概述 4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
4.1 贝叶斯网络的预测 4.2 贝叶斯网络的诊断 4.3 贝叶斯网络的训练
5、贝叶斯网络的优越性
3
1、引例
一个有关概率推理的例子。
图中有六个结点：
参加晚会(Party, PT)
Party
宿醉(Hangover, HO)
头疼(Headache, HA) 患脑瘤(Brain tumor, BT)
Hangover Brain Tumor
有酒精味(Smell alcohol, SA)
X射线检查呈阳性(Pos Xray, PX)
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
在已知某些原因结点的情况下，可以预测结果结点 的概率。
例：参加晚会情况下，头疼发生的概率。
在不知任何结点信息的情况下，可以预测网络中某 个结果结点发生的概率。
例：即使不知道任何结点发生与否的信息， 仍然可以计算结点HA发生的概率。
P(HA|HO,BT) True
HO=True BT=True HO=False BT=True BT=False
0.900 0.020
False
0.010 0.300
0.100 0.980
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4.1 贝叶斯网络的预测
对于贝叶斯网络的预测，可分为以下两种情 况：
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4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练
为了使用贝叶斯网络进行预测和诊断，假设网络 已经训练好，即：网络中的所有先验概率和条件 概率全部已知。
图中Party和Brain Tumor两个结点是原因结点，没 有连线以它们为终点。它们的无条件概率如下表 所示：
P(PT) P(BT)
True 0.200
0.001
贝叶斯网络通过有向图的形式来表示随机变 量间的因果关系，并通过条件概率将这种因 果关系量化。
Party
Hangover Brain Tumor
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
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3、贝叶斯网络概述
一个贝叶斯网络由网络结构和条件概率表两 部分组成。
网络结构是一个有向无环图，由若干结点和有向
贝叶斯网络预测：是指已知一定的原因，利用贝叶 斯网络进行计算，求出由原因导致结果的概率。
贝叶斯网络诊断：是指已知发生了某些结果，根据 贝叶斯网络推理出造成该结果发生的原因以及发生 的概率。
贝叶斯网络学习(训练)：是指利用现有数据对先验 知识进行修正的过程，每一次学习都对贝叶斯网络 的先验概率进行调整，使得新的贝叶斯网络更能反 映数据中所蕴含的知识。
如果参加了晚会， 并且头疼，那么患 脑瘤的概率有多大 ？
......
Party Hangover Brain Tumor
Headache Smell Alcohol Pos Xray
这些问题都可通过贝叶斯网络加以解决。 6
2、贝叶斯概率基础
先验概率：根据历史资料或主观判断所确定 的各种事件发生的概率。
4
1、引例
一个有关概率推理的例子。
图中有五条连线：
PTHO
Party
HOSA
HOHA BTHA
Hangover Brain Tumor
BTPX
Headache
Smell Alcohol
Pos Xray
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1、引例
参加晚会后，第二 天呼吸中有酒精味 的可能性有多大？
如果头疼，患脑瘤 的概率有多大？
先验概率可分为两类：
客观先验概率：是指利用过去的历史资料计算得 到的概率(如：在自然语言处理中，从语料库中统 计词语的出现频率——客观先验概率)；
主观先验概率：是指在无历史资料或历史资料不 全的时候，只能凭借人们的主观经验来判断取得 的概率。
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2、贝叶斯概率基础
后验概率：是指利用贝叶斯公式，结合调查 等方式获取了新的附加信息，对先验概率修 正后得到的更符合实际的概率。
贝叶斯网络
詹敏
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贝叶斯网络
贝叶斯网络(Bayesian Network)是20世纪80年 代发展起来的，由Judea Pearl(朱迪亚•佩尔)于 1986年提出。
贝叶斯网络起源于贝叶斯统计分析理论，它 是概率论和图论相结合的产物。
贝叶斯网络是一种描述不确定性知识和推理 问题的方法。
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