贝叶斯网络0.pptx
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第7章贝叶斯网络贝叶斯网络是20世纪80年代发展起来的,最早由JudeaPearl于1986年提出,多用于专家系统,成为表示不确定性知识和推理问题的流行方法。第7章目录7.1引例7.1引例7.1引例第7章目录7.2贝叶斯概率基础下面介绍贝叶斯概率中用到的有关概率论的基本概念。7.2.2条件概率公式7.2.3全概率公式7.2.3全概率公式7.2.3全概率公式7.2.3全概率公式7.2.4贝叶斯公式7.2.4贝叶斯公式第7章目录7.3贝叶斯网络概述7.3.1贝叶斯网络的组成和结构7.3.2贝叶斯网络的优越性7
贝叶斯网络.doc
贝叶斯网络贝叶斯网络贝叶斯网络摘要常用的数据挖掘方法有很多,贝叶斯网络方法在数据挖掘中的应用是当前研究的热点问题,具有广阔的应用前景.数据挖掘的主要任务就是对数据进行分析处理,从而获得其中隐含的、实现未知的而又有用的知识.他的最终目的就是发现隐藏在数据内部的规律和数据之间的特征,从而服务于管理和决策.贝叶斯网络作为在上个世纪末提出的一种崭新的数据处理工具,在进行不确定性推理和知识表示等方面已经表现出来它的独到之处,特别是当它与统计方法结合使用时,显示出许多关于数据处理优势.本文致力于贝叶斯网络在数据挖掘中
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数据挖掘:朴素贝叶斯分类1.概率论基本知识随机变量频率和概率(概率的频率学派解释)联合概率和条件概率概率密度函数贝叶斯公式贝叶斯公式先验概率P(cj)后验概率P(cj|x)贝叶斯条件概率条件概率条件概率条件概率贝叶斯分类贝叶斯分类朴素贝叶斯分类(NaiveBayes)朴素贝叶斯分类(NaiveBayes)朴素贝叶斯分类(NaiveBayes)朴素贝叶斯(NaiveBayes)朴素贝叶斯分类举例朴素贝叶斯分类举例朴素贝叶斯分类举例朴素贝叶斯分类举例朴素贝叶斯分类举例问题1:零概率问题问题1:零概率问题的解决
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贝叶斯估计BayesEstimation例子:几个学派(1)频率学派的观点几个学派(2)贝叶斯学派的观点批评1:置信区间批评2:评价方法回忆贝叶斯规则贝叶斯方法6.4.2贝叶斯公式的密度函数形式0是未知的,它是按先验分布()产生的。为把先验信息综合进去,不能只考虑0,对的其它值发生的可能性也要加以考虑,故要用()进行综合。这样一来,样本x1,…,xn和参数的联合分布为:h(x1,x2,…,xn,)=p(x1,x2,…,xn)(),这个联合分布把总体信息、样本信息和先验信息三种可用