Gibbs采样方法是一种常见的贝叶斯网络采样方法,它通过对联合概率分布进行逐变量的条件概率分布采样来生成样本。Gibbs采样方法的优点是可以对高维问题进行采样,并且收敛速度较快。然而,Gibbs采样方法的缺点是对条件概率分布的计算要求较高,可能会导致采样效率低下。 4. 切片采样方法 切片采样方法是一种基于分解的贝叶斯网络...
1. 马尔可夫链蒙特卡洛采样(MCMC) MCMC是一种常用的贝叶斯网络采样方法,它通过构建一个马尔可夫链来进行采样。MCMC算法的核心思想是利用马尔可夫链的遍历性质,对联合概率分布进行遍历,从而得到符合概率分布的样本。 MCMC算法的具体步骤包括初始化状态、迭代采样、接受-拒绝和状态转移等。通过不断迭代,MCMC算法可以得到...
其中一个常用的方法是极大似然估计,即通过最大化观测数据的似然函数来估计网络参数。另一个常用的方法是贝叶斯估计,即将参数的先验分布与观测数据的似然函数结合起来,通过贝叶斯公式来计算参数的后验分布。在进行参数估计之前,我们通常需要进行采样,以获取足够的样本数据。 # 贝叶斯网络的采样方法 在贝叶斯网络中,变量...
贝叶斯网络的采样方法有两种主要的方法:马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法和重要性采样方法。MCMC方法是一种随机模拟的方法,通过构建一个马尔科夫链,从而得到对贝叶斯网络的样本。而重要性采样方法则是通过对概率分布进行重要性抽样,从而得到对贝叶斯网络的样本。这两种方法各有优缺点,可以根据具体的问题选择合适的方法。 在MC...
对一个没有观测变量的贝叶斯网络进行采样,最简单的方法是祖先采样(Ancestral Sampling),它的核心思想是根据有向图的顺序,先对祖先节点进行采样,只有当某个节点的父节点都已经完成采样,才对该节点进行采样。 考虑如下场景: 贝叶斯网络的一个经典例子,用来 刻画Cloudy、Sprinkler、Rain、WetGrass等变量之间的条件分布关系...
贝叶斯网络的采样方法是指根据网络结构和概率分布进行随机抽样的方法,用来进行推断和预测。本文将讨论贝叶斯网络的采样方法,包括马尔科夫链蒙特卡洛法(MCMC)、重要性采样和粒子滤波等几种常见的方法。 马尔科夫链蒙特卡洛法是一种基于马尔科夫链的随机采样方法,它通过在状态空间上进行随机游走来模拟概率分布。在贝叶斯网络中...
可以看到贝叶斯网络模型的预测效果更好。 实验预测结果 5 不均衡样本的处理 另外还在一个专有数据集上进行了实验,但专有数据集的正样本:负样本差不多是1:10。所以在计算y_loss和进行预测任务的时候,需要额外为正负样本添加 1:10 的权重。 Reference 1. Cao W , Wang D , Li J , et al. BRITS: ...
贝叶斯网络+Gibbs,高效采样! 在统计建模中,贝叶斯网络是一种强大的工具,特别适用于处理复杂的数据关系。然而,实现MCMC采样器通常需要大量的计算资源。为了解决这个问题,自动Gibbs采样技术应运而生,它能够自动构建采样器,大大提高了采样效率。 🔍 贝叶斯网络与有向无环图(DAG) 贝叶斯网络通过有向无环图(DAG)来表示...
使用Python实现贝叶斯网络中的吉布斯采样 贝叶斯网络是一种以图形方式表示变量之间条件依赖关系的概率模型。在许多实际问题中,我们需要从贝叶斯网络中生成样本,以便进行推理和学习。吉布斯采样作为一种常用的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,能够有效地从这样复杂的分布中抽样。本文将逐步引导你如何在Python中实现贝叶斯网络的吉布...
重要性采样是一种用于近似计算积分的方法,可以在参数学习中用于近似计算网络的边缘概率和条件概率。它基于一个重要性分布,通过对样本进行抽样和权重计算来近似计算目标概率。重要性采样可以提高计算效率,减少计算复杂度。 在贝叶斯网络中,重要性采样的参数学习方法可以分为两步:抽样和权重计算。首先,我们需要从重要性分布...