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1，贝叶斯网络的训练

使用贝叶斯网络必须知道各个状态之间相关的概率。得到这些参数的过程叫做训练。和训练马尔可夫模型一样，训练贝叶斯网络要用一些已知的数据。比如在训练上面的网络，需要知道一些心血管疾病和吸烟、家族病史等有关的情况。相比马尔可夫链，贝叶斯网络的训练比较复杂，从理论上讲，它是一个 NP-complete问题，也就是说，现阶段没有可以在多项式时间内完成的算法。但是，对于某些应用，这个训练过程可以简化，并在计算上高效实现。
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贝叶斯网络的训练

2，怎么通俗易懂地解释贝叶斯网络和它的应用

第一步:下载贝叶斯网络工具箱第二步:解压压缩包第三步：将工具箱中bnt文件夹复制到matlab工具箱文件夹中（D:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox）第四步：打开matlab2014a贝叶斯网络是处理不确定信息做有效的表示方法之一。其关键的特征之一是提供了把整个概率分布分解成几个局部分布的方法，网络的拓扑结构表明如何从局部的概率分布获得完全的联合概率分布。 贝叶斯网络适合于对领域知识具有一定了解的情况，至少对变量间的依赖关系较清楚。否则直接从数据中学习贝叶斯网络结构复杂性极高（随节点的增加成指数级增长）

怎么通俗易懂地解释贝叶斯网络和它的应用

3，贝叶斯信念网络 有如下哪些特点

作为服役十余年的系统，它已经迎来了自己的归宿。现在，全世界的网友不禁为这一顽强存在于microsoft十余载的系统肃然起敬。只有不断地探索、尝试、创新，才能使系统运行更人性化。这一点，是XP无法与7和8.1相媲美的。
信念具有以下基本特征(1）稳定性。信念一旦形成是很难改变的。 这一点很好理想，信念与人的一时的想法不同，它是人经过长期感受和思考之后所接受的结果，当然是稳定的。（2）执着性。信念的稳定往往带来情感上的执著。人们的认识既可能是正确的，也可能是错误的，但从个人来说，谁都认为自己的信念是正确的，都持坚决相信的态度，这使信念带有极大的执著性。（3）多样性。不同的社会环境、思想观念、利益需求都会形成不同的信念、乃至截然相反的信念，不同的人，由于众多的原因，会形成各不相同的信念，这是客观存在的。一个班的同学，其信念也并不完全相同。（4）亲合性。亲合性是信念在感情上的表现。一个人对和自己信念相近或相同的人会产生极大的兴趣和热情，志同道合就是信念亲合性的表现，相互之间有共同语言，感情上比较接近。

贝叶斯信念网络 有如下哪些特点

4，贝叶斯网络模型 如何选择最大值

贝叶斯网络模型 如何选择最大值贝叶斯网络模型最简单的例子是“分类器”，即在观测节点输入多个特征，就能获得这些特征所对应的具体事物。 例如：一个箱子里装有篮球，排球和足球，你的朋友每次从箱子里取出某一个球。但你看不见所取球的类型，只能通过朋友描述尺寸，外表，颜色...
贝叶斯网络模型最简单的例子是“分类器”，即在观测节点输入多个特征，就能获得这些特征所对应的具体事物。 例如：一个箱子里装有篮球，排球和足球，你的朋友每次从箱子里取出某一个球。但你看不见所取球的类型，只能通过朋友描述尺寸，外表，颜色等特征（观测数据）来辨别（分类），当然你之所以具备辨别（分类）能力是你长期对几种球类的观察和认识，并将这些特征一一储存在你脑部，这就形成先验知识以及特征与具体事物的对应关系（网络模型结构和参数）。如果模型和先验知识精确，你的朋友仅需要说出尺寸或者颜色你就立刻可以分类，如果模型或先验知识不精确，那朋友就需要多说出几个特征你才能辨别。 通过上面的例子发现，贝叶斯网络需要学习，即通过数据进行训练，在具有观测数据时需要推理。这里就包含了bn的核心研究内容。我就不一一介绍，目前全国大约有1200多篇文章都是bn的相关工作进展，看看就知道了。

5，如何根据具体实例建立基于时间上的贝叶斯网络的概率推理

1、贝叶斯网络是：一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。2、贝叶斯分类算法是：统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Na?ve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。3、贝叶斯网络和贝叶斯分类算法的区别：由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Na?ve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。

6，贝叶斯网络的优缺点是什么怎么克服它的缺点

在日常生活中，人们往往进行常识推理，而这种推理通常是不准确的。例如，你看见一个头发潮湿的人走进来，你可能会认为外面下雨了，那你也许错了；如果你在公园里看到一男一女带着一个小孩，你可能会认为他们是一家人，你可能也犯了错误。在工程中，我们也同样需要进行科学合理的推理。但是，工程实际中的问题一般都比较复杂，而且存在着许多不确定性因素。这就给准确推理带来了很大的困难。很早以前，不确定性推理就是人工智能的一个重要研究领域。尽管许多人工智能领域的研究人员引入其它非概率原理，但是他们也认为在常识推理的基础上构建和使用概率方法也是可能的。为了提高推理的准确性，人们引入了概率理论。最早由Judea Pearl于1988年提出的贝叶斯网络实质(Bayesian Network)上就是一种基于概率的不确定性推理网络。它是用来表示变量集合连接概率的图形模型，提供了一种表示因果信息的方法。当时主要用于处理人工智能中的不确定性信息。随后它逐步成为了处理不确定性信息技术的主流，并且在计算机智能科学、工业控制、医疗诊断等领域的许多智能化系统中得到了重要的应用。 贝叶斯理论是处理不确定性信息的重要工具。作为一种基于概率的不确定性推理方法，贝叶斯网络在处理不确定信息的智能化系统中已得到了重要的应用，已成功地用于医疗诊断、统计决策、专家系统等领域。这些成功的应用，充分体现了贝叶斯网络技术是一种强有力的不确定性推理方法。 有关贝叶斯网络的站点： 1、http://www.cs.berkeley.edu/~murphyk/Bayes/bayes.html 2、http://www.bayesian.org/ 3、http://www.bayes.com/ 4、http://www.bayesinf.com/ 5、http://xxx.lanl.gov/archive/bayes-an/

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