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贝叶斯网络相关摘要.doc

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文档介绍

文档介绍:贝叶斯网络由于具有图形化的模型表示形式、局部及分布式的学****机制、直观的推理:适用于表达和分析不确定性和概率性的事物;能够对不完全、不精确或不确定的知识或信息中做出有效的推理等特性,而成为目前不确定知识表达和推理领域最有效的模型之一。
贝叶贝叶斯网络由于具有图形化的模型表示形式、局部及分布式的学****机制、直观的推理:适用于表达和分析不确定性和概率性的事物;能够对不完全、不精确或不确定的知识或信息中做出有效的推理等特性,而成为目前不确定知识表达和推理领域最有效的模型之一。
贝叶斯网络的学****主要包括:结构学****和参数学****通过网络结构与数据集可以确定参数,因此结构学****是贝叶斯网络学****的核心,有效的结构学****方法和算法是构建最优网络结构的基础。
3. 用贝叶斯网络够有效地进行多变量的联合预测、因果推理、不确定性知识表达、模式识别、图象处理及因果数据挖掘。
:基于贝叶斯网络的学****基于贝叶斯网络的推理;基于贝叶斯网络的应用。
:结构学****和参数学****通过网络结构与数据集可以确定参数,因此结构学****是学****贝叶斯网络的核心,有效的结构学****方法和算法是构建最优网络结构的基础。结构学****主要有两种方法:一种是打分一搜索方法,如基于MDL标准的打分一搜索函数的算法,另一种是依赖分析方法如Cheng-jie三阶段算法。打分一搜索方法过程简单规范,但打分函数的运算复杂性和结构搜索空间的大小均随变量增加指数增长,因此一般要求变量有顺序并进行局部贪婪搜索,或适用于变盘少而且在一定范围内的结构学****依赖分析方法过程比较复杂,在一些假设下可以得到最优的贝叶斯网络结构,并且可具有多项式复杂度。
6. 贝叶斯网络的优点
贝叶斯网络与数据挖掘中的其他知识表示的方法如规则表示、决策树、人工神经
网络等相比,贝叶斯网络在知识表示方面惧有下优点
(1)贝叶斯网络能够真正有效的处理不完整数据。例如考虑具有相关关系的多个输入变量的分类或回归问题,对标准的监督学****算法而言,变量间的相关性并不是它们处理的关键因素,当这些变量中有某个缺值时,它们的预测结果就会出现很大的偏差。而贝叶斯网络则提供了较为直观的概率关联关系。
(2)贝叶斯网络和其它技术相结合能够进行因果分析。在数据分析中,因果关系有利于对领域知识的理解;在干扰较多时,便于做出精确的预测。
(3)贝叶斯网络能够使先验知识和数据有机的结合。任何从事过实际建模任务的人都会知道先验信息或领域知识在建模方面的重要作用,尤其是在样本数据稀疏或数据较难获得的时候。贝叶斯网络用弧表示变量间的依赖关系,用概率分布表示依赖关系的强弱,将先验信息与样本有机结合起来。
(4)贝叶斯网络能够有效的避免对数据的过度拟合。
7.
贝叶斯网络的应用
(1)贝叶斯网络用于分类和回归分析
分类规则发现是根据客体的特征向量值及其他约束条件将其分到某个类别中。在数据挖掘中主要研究如何从数据或经验中学****这些分类规则。贝叶斯网络是解决不确定分类问题的有效工具,研究主要集中在如何从数据中学****特征向量的分布、特征向量的相关性从而获得准确分类信息,成功模型有:朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器、贝叶斯神经网络分类器等。目前,这些分类方法已经在文本分类、字母识别、经