动态贝叶斯网络推理,动态贝叶斯网络推理算法

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于动态贝叶斯网络推理的问题，于是小编就整理了2个相关介绍动态贝叶斯网络推理的解答，让我们一起看看吧。贝叶斯定理？贝叶斯原理及应用？...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于动态贝叶斯网络推理的问题，于是小编就整理了2个相关介绍动态贝叶斯网络推理的解答，让我们一起看看吧。

1. 贝叶斯定理？
2. 贝叶斯原理及应用？

贝叶斯定理？

18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1761)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：***设H[,1],H[,2]…互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[,i],i=1,2,…，现观察到某***A与H[,1],H[,2]…相伴随而出现，且已知条件概率P(A/H[,i])，求P(H[,i]/A)。这就是贝叶斯定律。

中文名

贝叶斯定律

提出时间

18世纪

提出者

贝叶斯

类别

计算公式

贝叶斯原理及应用？

贝叶斯原理就是条件概率，用公式表达就是P(A|B)意思是，时间B发生的时候，A发生的概率，

如果还不理解，我打个比方，看电视经常有一句，天干物燥，小心火烛，这个就是条件概率，天干的情况下，火烛引起着火的概率更高

贝叶斯理论，是英国数学家贝叶斯(1701年—1761年) Thomas Bayes发明创造的一系列概率论理论，并广泛应用于数学、工程等领域。在数学领域，贝叶斯分类算法应用于统计分析、测绘学，贝叶斯公式应用于概率空间，贝叶斯估计应用于参数估计，贝叶斯区间估计应用于数学中的区间估计，贝叶斯风险、贝叶斯统计、贝叶斯序贯决策函数、经验贝叶斯方法应用于统计决策论。在工程领域，贝叶斯定理应用于人工智能、心理学、遗传学，贝叶斯分类器应用于模式识别、人工智能，贝叶斯分析应用于计算机科学，贝叶斯决策、贝叶斯逻辑、人工智能应用于人工智能，贝叶斯推理应用于数量地理学、人工智能，贝叶斯学习应用于模式识别。在其他领域，贝叶斯主义应用于自然辩证法，有信息的贝叶斯决策方法应用于生态系统生态学。

贝叶斯定理是关于随机***A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。　　

其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。　　

贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：***设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全***，已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某***A与H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A/H[,i])，求P(H[,i]/A)。　　

贝叶斯公式（发表于1763年）为： P(H[i]/A)=P(H[i])*P(A│H[i])/{P(H[1])*P(A│H[1]) +P(H[2])*P(A│H[2])+…+P(H[n])*P(A│H[n])}　　

这就是著名的“贝叶斯定理”，一些文献中把P(H[1])、P(H[2])称为基础概率，P(A│H[1])为击中率，P(A│H[2])为误报率。　　

贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料，而缺***证项目A的直接资料时，通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。如果我们用数学语言描绘，即当已知***Bi的概率P（Bi）和***Bi已发生条件下***A的概率P（A│Bi），则可运用贝叶斯定理计算出在***A发生条件下***Bi的概率P（Bi│A）。

按贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤是：　　

1 列出在已知项目B条件下项目A的发生概率，即将P（A│B）转换为 P（B│A）；　　

2 绘制树型图；　　

3 求各状态结点的期望收益值，并将结果填入树型图；　　

到此，以上就是小编对于动态贝叶斯网络推理的问题就介绍到这了，希望介绍关于动态贝叶斯网络推理的2点解答对大家有用。