Байесские сети
Создание вероятностной модели может быть сложным делом, но окажется полезным в процессе обучения на станке. Для создания такой графической модели необходимо найти вероятностные связи между переменными. Предположим, вы создаете графическое представление переменных. Нужно представить переменные как узлы, а условную независимость – как отсутствие ребер. Графические модели, такие как байесовские статистические модели, становятся все более популярными во многих областях для различных задач и видов деятельности. Некоторые приложения графических моделей выглядят следующим образом:
– Прогнозирование погоды
– естественная языковая обработка
– Диагностика и устранение неисправностей
– Медицинский мониторинг
– машинное зрение
– Цифровая коммуникация
– Производство
– Медицинский мониторинг
– Генетическая консультация
– Поиск информации
Вероятностные модели Вызовы
При проектировании вероятностных моделей вы сталкиваетесь с многочисленными трудностями при проектировании и использовании графической модели. Наиболее часто встречающейся проблемой, с которой вы можете столкнуться, является ограниченность данных. Вам нужна область и выделить ее для условной зависимости между случайными переменными. Было бы неразумно рассчитывать полную условную вероятность события.
Эту проблему можно решить с помощью различных предположений. Например, вы можете упростить предположение, предположив, что все случайные переменные являются условно независимыми. Такой подход поможет вам попрактиковаться в работе с алгоритмом, таким как алгоритм классификации Найва Бэйеса.
Существуют различные решения для создания вероятностной модели. Байесовские сети – это такие модели, которые работают как промежуточное звено между полностью условно независимой моделью и полностью условной моделью.
Что такое Байесовская сеть?
Байесовские сети позволяют работать с вероятностными событиями. Более того, эта компьютерная технология также помогает в решении сложных и неопределенных проблем. Вы можете знать Байесовские сети по Байесовской сети, сети принятия решений, сети убеждений или Байесовской модели. Вот правильное определение байесовских сетей для лучшего понимания:
Байесовские сети представляют собой случайные наборы переменных и условных зависимостей этих переменных на графике. Байесовская сеть является категорией вероятностной графической модели.
Байесовские сети можно спроектировать по вероятностному распределению, поэтому данная техника является вероятностным распределением. Байесовская сеть является идеальным решением для обнаружения аномалий и прогнозирования событий, так как она использует теорию вероятностей.
Байесовские сети позволяют характеризовать различные переменные и определять связь между различными событиями. Большинство реальных проблем и приложений трудно решить. Однако, природа этих приложений является вероятностной. Вот почему нам нужно такое решение, как байесовская сеть. Вы также можете использовать байесовскую сеть для следующих задач:
– Принятие решений для неопределенных факторов
– Прогнозирование временных рядов
– Обоснование
– Диагностика
– Прогноз
– Автоматизированное представление
– Обнаружение аномалии
При проектировании графика с помощью байесовских сетей необходимо измерять узлы и связи между этими узлами. Эти два компонента дополняют байесовскую сеть.
Совместное распределение вероятностей
Совместное распределение вероятностей – это вероятность, указывающая на пересечение двух событий. С помощью этого метода также можно найти распределение вероятности по двум случайным переменным. Основным назначением совместного распределения вероятностей является выявление взаимосвязи между двумя переменными. В модели Байеса при наличии переменных x1, x2, x3,…….,xn вероятности этих переменных и их комбинация будут представлять собой Совместное распределение вероятностей.
P[x1, x2, x3,…..,xn],
Вы можете написать совместное распределение вероятностей как:
= P[x1| x2, x3,….., xn]P[x2, x3,….., xn].
= P[x1| x2, x3,….., xn]P[x2|x3,….., xn]….P[xn-1|xn]P[xn].
Из приведенного выше объяснения можно представить уравнение совместного распределения вероятностей, как показано ниже:
P(Xi|Xi-1,………, X1) = P(Xi |Parents(Xi )).
Узлы
Каждый узел, доступный в байесовских сетях, будет представлять собой переменную. Этими переменными могут быть пол, возраст или рост. Вы также можете разделить эти переменные. Например, вы можете разделить пол на мужской и женский.
Более того, переменные могут быть непрерывными по мере старения людей. Вы можете добавить несколько переменных в каждый узел. Вы также можете называть узлы многопеременными, так как узлы включают в себя различные переменные.
Сеть Байеса – это структура узлов и связей. Эта сеть является структурной спецификацией. На сервере Bayes есть как непрерывные, так и дискретные переменные.
– Дискретные переменные
Существует набор эксклюзивных суб-переменных в дискретной переменной, например, мужчины и женщины являются суб-переменными по половому признаку, что само по себе является переменной.
– Непрерывная Переменная
Сервер также включает в себя непрерывные переменные в виде CLG или условного линейного гауссового распределения. Это указывает на то, что непрерывное распределение переменных или многомерное зависит друг от друга. Кроме того, эти варианты могут также опираться на одно- и многомерные дискретные переменные.
Ссылки
Вы можете добавить связи между узлами для представления прямого влияния одного узла на другой. Два узла без связи могут иметь связь друг с другом. Оба эти узла зависят друг от друга через другие узлы и связи. Узлы могут казаться независимыми или зависимыми в соответствии с данными, полученными от других узлов.
– Структурное обучение
Bayes Server позволяет автоматически определять связи с помощью данных. Этот сервер содержит структурный алгоритм обучения для поддержки байесовых сетей.
Байесовская статистика
Байесовская статистика помогает выразить степень веры в событие с помощью вероятностного подхода. Байесовская статистика – это статистическая теория, включающая байесовскую интерпретацию вероятности. Знание о событии развивает степень веры. Байесовская статистика – это единственная теория, которая рассматривает вероятность как степень веры. Однако другие интерпретации вероятности отличаются от байесовской статистики в этом вопросе. Например, частотная интерпретация рассматривает вероятность как относительное частотное ограничение события после многочисленных испытаний.
Вы можете использовать байесовские статистические методы для вычисления и управления вероятностями на основе новых данных. Теорема Байеса помогает в разработке методов вычисления и обновления. Кроме того, теорема Байеса объясняет условную вероятность события с помощью данных, предыдущей информации и веры в эти события и переменные. Например, вы можете оценить статистическую модель или параметры распределения вероятности, используя Байесову теорему в Байесовском умозаключении. Теорема Байеса позволяет назначить распределение вероятности и измерить параметры веры, используя байесовскую статистику.
Заключение
Bayesian Networks – это вероятностная графическая модель, позволяющая решать сложные задачи. Эта сеть помогает вам констатировать условную независимость уже известных вам переменных и обмениваться информацией и ссылками на неизвестные переменные.