文档介绍：主观Bayes方法
主观贝叶斯方法
概述
主观Bayes方法
又称为主观概率论
一种处理不确定性推理
一种基于概率逻辑的方法
以概率论中的贝叶斯公式为基础
首先应用于地矿勘探专家系统PROSPECTOR
主观贝叶斯方法
基本Bayes公式 —概率论基础
条件概率：
设A，B是两个随机事件，，则
是在B事件已经发生的条件下， A事件发送的概率。
乘法定理:
主观贝叶斯方法
基本Bayes公式
全概率公式：设事件满足：
⑴ 两两互不相容，即当时，
有
⑵
⑶ 样本空间
则对任何事件B, 有下式成立：
称为全概率公式。
主观贝叶斯方法
基本Bayes公式
Bayes公式：设事件满足：
⑴ 两两互不相容，即当时，
有
⑵
⑶ 样本空间
则对任何事件B, 有下式成立：
称为贝叶斯公式。
主观贝叶斯方法
基本Bayes公式
把全概率公式带入贝叶斯公式后，得如下公式:
主观贝叶斯方法
基本Bayes公式
又有产生式规则
IF E THEN Hi
用产生式中的前提条件E代替Bayes公式中的B，用Hi 代替公式中的Ai,就可以得到公式：
用来求得在条件E下，Hi的先验概率。
主观贝叶斯方法
基本Bayes公式
在有些情况下，有多个证据E1,E2,…,En和多个结论H1,H2,….,Hn，并且每个证据都以一定程度支持结论，这是可对上面的公式进行扩充，得：
主观贝叶斯方法
基本Bayes公式
此时，只要知道Hi的先验概率P(Hi)以及Hi成立时证据E1,E2,…,Em出现的条件概率P(E1|Hi),P(E2|Hi),…P(Em|Hi)，就可以求得在E1,E2,...,Em出现情况下Hi的条件概率P(Hi|E1E2...Em)
主观贝叶斯方法
主观Bayes方法
主观Bayes方法的基本思想
由于证据E的出现，使得P (H)变为P(H|E)
主观Bayes方法,就是研究利用证据E，将先验概率P(H)更新为后验概率P(H|E)
主观Bayes方法引入两个数值（LS，LN）用来度量规则成立的充分性和必要性。其中，
LS: 充分性量度
LN: 必要性量度
主观贝叶斯方法