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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7.3.3贝叶斯网络的三个主要议题7.3.3贝叶斯网络的三个主要议题7.3.3贝叶斯网络的三个主要议题第7章目录7.4贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法7.4.1概率和条件概率数据7.4.1概率和条件概率数据7.4.1概率和条件概率数据7.4.2贝叶斯网络的预测算法7.4.2贝叶斯网络的预测算法7.4.2贝叶斯网络的预测算法7.4.2贝叶斯网络的预测算法7.4.2贝叶斯网络的诊断算法7.4.2贝叶斯网络的诊断算法7.4.2贝叶斯网络的诊断算法7.4.2贝叶斯网络的诊断算法7.4.4贝叶斯网络预测和诊断的综合算法7.4.4贝叶斯网络预测和诊断的综合算法7.4.5贝叶斯网络的建立和训练算法7.4.5贝叶斯网络的建立和训练算法如果结点P、Q、R各有两个状态,那么类似式(7—10)形式的公式共有8个,共同构成了结点P、Q到结点R的联合条件概率分布。例如,+H0和+BT共发生了2次,而+HO、+BT和+HA共发生了1次,因此P(+HA︱+HO,+BT)=1/2=0.57.4.5贝叶斯网络的建立和训练算法第7章目录7.5SQLserver2005中的贝叶斯网络应用