| AA | CC | P(C∣A)P(C | A) | |---|---|---| | 下雨 | 湿滑 | 0.8 | | 下雨 | 不湿滑 | 0.2 | | 不下雨 | 湿滑 | 0.1 | | 不下雨 | 不湿滑 | 0.9 | 计算示例 求:P(C=湿滑,B=带伞)P(C = 湿滑, B = 带伞) 根据联合概率公式: P(C,B)=∑AP(...
百度试题 结果1 题目贝叶斯网络是一个()。 A. 有向环形图 B. 无向环形图 C. 有向无环图 D. 无向无环图 相关知识点: 试题来源: 解析 C. 有向无环图 反馈 收藏
To：P(c)是指的先验概率，之前说贝叶斯函数的思想和普通函数的思想是有一定的不同的，比如我们抛一枚...
A.贝叶斯网络结构可以由机器自动完成。B.贝叶斯网络的搭建需要考虑变量之间的因果关系,这是贝叶斯网络推理的基础。C.作为一种监督学习算法,贝叶斯网络也需要大量的样本分析变量之间的概率。D.贝叶斯网络的推理只能由原因变量,计算其联合概率,推出目标(分类)变量的条件概率,而不能由目标变量推出原因变量的可能性。相关...
P(C, S, R, W) = P(C) * P(S|C) * P(R|C) * P(W|S,R) 使用贝叶斯网络通常我们希望通过它得到概率推理。例如对于上述网络,假如我们已经观察到“草地湿了”,我们知道有两种可能,但是,哪一种更有可能是的呢?利用贝叶斯定理我们可以得到如下计算(1表示true,0表示false)。
表示第c类样本关于特征 的均值和方差 若特征为离散的,令 表示属于第c类的样本中, 属性的个数。 注意:为避免其他属性携带的信息被训练集中未出现的属性值抹去,我们采用拉普拉斯平滑,令N表示类别数, 表示 属性可能的取值数,则有 举例说明:垃圾邮件分类
下列关于贝叶斯网络说法错误的是()A.贝叶斯网络提供了一种表示域中的条件独立关系的简洁方式。B.贝叶斯网络是对全联合概率分布的表示C.贝叶斯网络是对条件依赖性语句集合的编
贝叶斯网络是一种概率图模型,用于描述变量之间的依赖关系。在实际应用中,我们常常需要对贝叶斯网络的模型进行评估,以确定其在特定领域的有效性和可靠性。本文将介绍贝叶斯网络的模型评估方法,包括结构评估和参数评估等内容。 1. 贝叶斯网络的结构评估 贝叶斯网络的结构评估是指确定网络中变量之间的依赖关系和拓扑结构。结构...
百度试题 结果1 题目在数据分析中,“贝叶斯网络”属于哪一类算法? A. 监督学习 B. 非监督学习 C. 强化学习 D. 概率图模型 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
在c未知的时候,有:P(a,b,c)=P(c)*P(a|c)*P(b|c),此时,没法得出P(a,b) = P(a)P(b),即c未知时,a、b不独立。 在c已知的时候,有:P(a,b|c)=P(a,b,c)/P(c),然后将P(a,b,c)=P(c)*P(a|c)*P(b|c)带入式子中,得到:P(a,b|c)=P(a,b,c)/P(c) = P(c)*P(a|c)*P...