创建贝叶斯网 在pgmpy 中, 定义一个贝叶斯网的流程一般是先建立网络结构, 然后填入相关参数. 建立网络结构 from pgmpy.models import BayesianModel cancer_model = BayesianModel([('Pollution', 'Cancer'), ('Smoker', 'Cancer'), ('Cancer', 'Xray'), ('Cancer', 'Dyspnoea')]) 这个网络中有五个节点:...
即是最大后验概率估计(MAP),当参数θ是均匀分布时就是最大似然估计。贝叶斯估计关注的是p(x|D),在某一个模型下(该模型由θ唯一确定),生成大量的数据集即训练样本D,新数据观测样本x也是在这个模型下生成的,我们需要确定的是,给定D的情况下,x属于某一类别的概率是多少,且X和D的选取都是独立生成的,上述内容...
这里前面处理主要采用https://www.jianshu.com/p/9b6ee1fb7a60的方法(他应用pandas清理数据的技巧很值得一学),我在他的处理后,进一步进行了一些离散化处理,以使得数据符合贝叶斯网络的要求(贝叶斯网络也有支持连续变量的版本,但因为推理,学习的困难,目前还用的很少),最后保留5个特征。 ''' PassengerId => 乘客I...
贝叶斯网络结构如下所示,其是有特征节点和链接构成的有向无环图。节点上是概率P(A),P(B)… 连接上是条件概率P(A|B) P(A|C) … 即若有A指向B的连接,则连接代表的就应为P(B|A),更多信息可参考以下内容,这里不再赘述,贝叶斯网络结构本身不困难,其难点主要在于推理算法等数值计算问题,如为应用则无需深究。