贝叶斯置信网:连接认知智能与知识图谱的实用教程
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更新于2024-08-09
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贝叶斯置信网是认知智能时代中机器学习的重要组成部分,特别是在处理复杂概率关系时发挥着关键作用。相较于朴素贝叶斯分类器的全局条件独立假设,贝叶斯置信网(Bayesian Belief Networks, BBNs)提供了一种更为灵活的框架,允许局部条件独立性假设,从而适应更多实际情境。BBNs描述的是一个随机变量集合的概率分布,每个节点代表一个变量,边则表示变量之间的条件依赖关系。它们的联合空间由所有可能的变量值组合构成,每个节点的值由其父节点通过条件概率表征。
在学习过程中,BBNs可以通过后验概率更新(Bayesian updating)来处理新的观测数据,这使得它们在预测和推理方面具有优势。学习贝叶斯置信网的方法包括结构学习(结构学习算法确定网络结构)和参数学习(估计各边的条件概率)。这些方法通常涉及最大似然估计或贝叶斯学习,后者利用先验知识来改进估计。
贝叶斯置信网广泛应用于众多领域,例如医学诊断(通过患者的症状判断疾病)、推荐系统(基于用户行为预测兴趣)、自然语言处理(文本分类和情感分析),甚至是自动驾驶(根据环境变量预测行为)。它们结合了统计学、人工智能和计算复杂性理论,为理解和解决复杂问题提供了强大的工具。
在编写这本书时,作者强调了理论与实践的平衡,确保内容既易于在校大学生理解,又能满足研究生研究的深度需求。书中不仅探讨了理论基础,如学习性能随样本量增长的关系和适合不同任务的学习算法选择,还涵盖了实际应用中的主要算法,如神经网络、决策树学习和贝叶斯分类器的实现。这些算法的源代码和数据集可供读者在实践中操作和深入理解。
贝叶斯置信网是机器学习中的基石之一,它不仅展示了理论的优雅,还在解决实际问题中展现出强大的实用性。随着认知智能时代的推进,贝叶斯置信网将继续在知识图谱构建、人工智能决策系统和数据驱动的智能应用中发挥核心作用。
2022-03-25 上传
2021-05-11 上传
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2024-06-22 上传
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勃斯李
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