贝叶斯网络与朴素贝叶斯PPT课件下载推荐.ppt
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数学语言表达就是:
支持某项属性的事件数学语言表达就是:
支持某项属性的事件发生得越多,则该属性成立的可能性就愈发生得越多,则该属性成立的可能性就愈大大贝叶斯法则贝叶斯法则贝叶斯法则贝叶斯法则2022/10/25知知识管理与数据分析管理与数据分析实验室室3一、贝叶斯法则起源贝叶斯法则来源于英国数学家贝叶斯法则来源于英国数学家贝叶斯(贝叶斯(ThomasBayesThomasBayes)在)在17631763年发表的著作年发表的著作论有关论有关机遇问题的求解机遇问题的求解。
2022/10/25知知识管理与数据分析管理与数据分析实验室室4贝叶斯法则最初是一种用于概率论基础理论贝叶斯法则最初是一种用于概率论基础理论的归纳推理方法,但随后被一些统计学学者的归纳推理方法,但随后被一些统计学学者发展为一种系统的统计推断方法,运用到统发展为一种系统的统计推断方法,运用到统计决策、统计推断、统计估算等诸多领域。
计决策、统计推断、统计估算等诸多领域。
一、贝叶斯法则贝叶斯公式贝叶斯公式贝叶斯公式定义一定义一定义一定义一假定某个过程有若干可能的前提条件假定某个过程有若干可能的前提条件假定某个过程有若干可能的前提条件假定某个过程有若干可能的前提条件,则,则,则,则表示人们事先对前提条表示人们事先对前提条表示人们事先对前提条表示人们事先对前提条件件件件XXXXiiii出现的可能性大小的估计,即先验概率。
出现的可能性大小的估计,即先验概率。
定义二定义二定义二定义二假定某个过程得到了结果假定某个过程得到了结果假定某个过程得到了结果假定某个过程得到了结果AAAA,则,则,则,则表示在出现结果表示在出现结果表示在出现结果表示在出现结果AAAA的前提下,对前提的前提下,对前提的前提下,对前提的前提下,对前提条件条件条件条件XXXXiiii出现的可能性大小的估计,即后验概率。
出现的可能性大小的估计,即后验概率。
2022/10/25知知识管理与数据分析管理与数据分析实验室室5一、贝叶斯法则算例全垄断市场条件下,只有一家企业全垄断市场条件下,只有一家企业全垄断市场条件下,只有一家企业全垄断市场条件下,只有一家企业MMMM提供产品和服务。
企提供产品和服务。
企业业业业KKKK考虑是否进入该市场。
同时,企业考虑是否进入该市场。
同时,企业MMMM为阻止为阻止为阻止为阻止KKKK进入该进入该进入该进入该市场采取了相应的投资行为,而市场采取了相应的投资行为,而市场采取了相应的投资行为,而市场采取了相应的投资行为,而KKKK能否进入该市场完全取能否进入该市场完全取能否进入该市场完全取能否进入该市场完全取决于决于决于决于MMMM为阻止其进入所花费的成本大小。
为阻止其进入所花费的成本大小。
假设假设假设假设KKKK并不知道原垄断者并不知道原垄断者并不知道原垄断者并不知道原垄断者MMMM是属于高阻挠成本类型还是低是属于高阻挠成本类型还是低是属于高阻挠成本类型还是低是属于高阻挠成本类型还是低阻挠成本类型,但能确定,如果阻挠成本类型,但能确定,如果阻挠成本类型,但能确定,如果阻挠成本类型,但能确定,如果MMMM属于高阻挠成本类型,属于高阻挠成本类型,属于高阻挠成本类型,属于高阻挠成本类型,KKKK进入市场时进入市场时进入市场时进入市场时MMMM进行阻挠的概率是进行阻挠的概率是进行阻挠的概率是进行阻挠的概率是20%20%20%20%;
如果;
如果MMMM属于低阻属于低阻属于低阻属于低阻挠成本类型,挠成本类型,挠成本类型,挠成本类型,KKKK进入市场时进入市场时进入市场时进入市场时MMMM进行阻挠的概率是进行阻挠的概率是进行阻挠的概率是进行阻挠的概率是100%100%100%100%。
现设现设现设现设KKKK认为认为认为认为MMMM属于高阻挠成本企业的概率为属于高阻挠成本企业的概率为属于高阻挠成本企业的概率为属于高阻挠成本企业的概率为70%70%70%70%,而在,而在,而在,而在KKKK进入市场后,进入市场后,进入市场后,进入市场后,MMMM确实进行了商业阻挠。
试以企业确实进行了商业阻挠。
试以企业KKKK的角度,的角度,的角度,的角度,判断企业判断企业判断企业判断企业MMMM为高阻挠成本类型的概率。
为高阻挠成本类型的概率。
2022/10/25知知识管理与数据分析管理与数据分析实验室室6一、贝叶斯法则算例利用贝叶斯公式建模:
利用贝叶斯公式建模:
前提条件:
设前提条件:
设MMMM是高阻挠成本类型为是高阻挠成本类型为是高阻挠成本类型为是高阻挠成本类型为XXXX1111,低阻挠低阻挠低阻挠低阻挠成本类型为成本类型为成本类型为成本类型为XXXX2222;
结果:
MMMM对对对对KKKK进行阻挠为进行阻挠为进行阻挠为进行阻挠为A;
A;
所求概率即为在已知结果所求概率即为在已知结果所求概率即为在已知结果所求概率即为在已知结果AAAA的情况下,推断条的情况下,推断条的情况下,推断条的情况下,推断条件为件为件为件为XXXX1111的后验概率的后验概率的后验概率的后验概率;
已知已知已知已知为为为为0.20.20.20.2,为为为为1111,P(XP(XP(XP(X1111)为为为为0.70.70.70.7,P(XP(XP(XP(X2222)为为为为0.30.30.30.3。
2022/10/25知知识管理与数据分析管理与数据分析实验室室7一、贝叶斯法则算例即即,根据实际市场的运作情况,企业根据实际市场的运作情况,企业KK可判可判断企业断企业MM为高阻挠成本类型的概率为为高阻挠成本类型的概率为0.320.32,换句话说,企业,换句话说,企业MM更可能属于低阻挠成本更可能属于低阻挠成本类型。
类型。
2022/10/25知知识管理与数据分析管理与数据分析实验室室8根据贝叶斯公式可计算:
根据贝叶斯公式可计算:
二、贝叶斯网络引言贝叶斯网络又称为信度网络,是基于概率贝叶斯网络又称为信度网络,是基于概率推理的图形化网络。
它是贝叶斯法则的扩推理的图形化网络。
它是贝叶斯法则的扩展,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基展,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。
础。
贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和概率性事件,应用于有条件地依赖多种控概率性事件,应用于有条件地依赖多种控制因素的决策过程,可以从不完全、不精制因素的决策过程,可以从不完全、不精确或不确定的知识或信息中做出推理。
确或不确定的知识或信息中做出推理。
2022/10/25知知识管理与数据分析管理与数据分析实验室室9二、贝叶斯网络引言贝叶斯网络由贝叶斯网络由JudeaPearlJudeaPearl于于19881988年提出,年提出,最初主要用于处理人工智能中的不确定信最初主要用于处理人工智能中的不确定信息。
息。
随后,逐步成为处理不确定性信息技术的随后,逐步成为处理不确定性信息技术的主流,并在文本分类、字母识别、经济预主流,并在文本分类、字母识别、经济预测、医疗诊断、工业控制等领域得到了广测、医疗诊断、工业控制等领域得到了广泛的应用。
目前,贝叶斯网络是泛的应用。
目前,贝叶斯网络是不确定知不确定知识表达识表达和和推理领域推理领域最有效的理论模型之一。
最有效的理论模型之一。
2022/10/25知知识管理与数据分析管理与数据分析实验室室10二、贝叶斯网络定义符号符号B(D,G)B(D,G)表示一个贝叶斯网络,表示一个贝叶斯网络,包括两个部分:
包括两个部分:
一个有向无环图(一个有向无环图(一个有向无环图(一个有向无环图(DirectedDirectedDirectedDirectedAcyclicGraph,DAGAcyclicGraph,DAGAcyclicGraph,DAGAcyclicGraph,DAG)。
它由代)。
它由代表变量的节点及连接这些节点的有表变量的节点及连接这些节点的有表变量的节点及连接这些节点的有表变量的节点及连接这些节点的有向边构成。
其中,节点代表随机变向边构成。
其中,节点代表随机变量,可以是任何问题的抽象,如:
量,可以是任何问题的抽象,如:
测试值、观测现象、意见征询等;
节点间的有向边代表了节点间的互节点间的有向边代表了节点间的互节点间的有向边代表了节点间的互节点间的有向边代表了节点间的互相关系(由父节点指向其后代节点)相关系(由父节点指向其后代节点)相关系(由父节点指向其后代节点)相关系(由父节点指向其后代节点)。
2022/10/25知知识管理与数据分析管理与数据分析实验室室11ABC二、贝叶斯网络定义一个节点与节点之间的条件概率表一个节点与节点之间的条件概率表(ConditionalProbabilityTable,CPTConditionalProbabilityTable,CPT)。
)。
如果节点没有任何父节点,则该节点概率如果节点没有任何父节点,则该节点概率为其先验概率。
否则,该节点概率为其在为其先验概率。
否则,该节点概率为其在父节点条件下的后验概率。
父节点条件下的后验概率。
2022/10/25知知识管理与数据分析管理与数据分析实验室室12实际实际实际实际类型类型类型类型AABBCCDDAA0.80.80.10.10.050.050.050.05BB0.20.20.650.650.10.10.050.05CC0.250.250.10.10.600.600.050.05DD0.050.050.10.10.150.150.70.7目标类型目标类型目标类型目标类型二、贝叶斯网络定义数学定义:
数学定义:
贝叶斯网络贝叶斯网络贝叶斯网络贝叶斯网络B(D,P)B(D,P)B(D,P)B(D,P),DDDD表示一个有向无环图表示一个有向无环图表示一个有向无环图表示一个有向无环图,是条件概率分布的集是条件概率分布的集是条件概率分布的集是条件概率分布的集合,其中合,其中合,其中合,其中是是是是DDDD中节点中节点中节点中节点XXX
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- 关 键 词:
- 贝叶斯 网络 朴素