Байесовские сети — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 1: Строка 1:
'''Байесовская сеть''' (англ. ''Bayesian network'') — это направленный ациклический граф <tex>G</tex>, каждой вершине которого соответствует случайная переменная (<tex>X_1,\ldots,X_n</tex>), дуги в графе удовлетворяют условию (марковское условие): любая переменная должна быть условно независима от всех вершин, не являющихся её потомками.
+
{{Определение
 +
|definition =
 +
'''Байесовская сеть''' (англ. ''Bayesian network'') — это направленный ациклический граф <tex>G\ = <V, E></tex>, в котором каждой вершине <tex>v \in V</tex> поставлена в соответствие случайная переменная <tex>X_v</tex> и каждое ребро <tex>(u, v) \in E</tex> представляет прямую зависимость <tex>X_v</tex> от <tex>X_u</tex>. Пусть <tex>Deps(v) = {u\ |\ (u,\ v)\ \in\ E}</tex>, тогда в Байесовской сети каждой вершине <tex>v\ \in\ V</tex> графа должно быть сопоставлено распределение условных вероятностей от вершин из <tex>Deps(v)</tex>.
 +
}}
  
 
Байесовские сети представляют совместное распределение с помощью цепного правила для Байесовских сетей: <math>\mathrm P(X_1, \ldots, X_n) = \prod_{i=1}^n \mathrm P(X_i \mid \operatorname{parents}(X_i)).</math>
 
Байесовские сети представляют совместное распределение с помощью цепного правила для Байесовских сетей: <math>\mathrm P(X_1, \ldots, X_n) = \prod_{i=1}^n \mathrm P(X_i \mid \operatorname{parents}(X_i)).</math>

Версия 14:28, 30 января 2019

Определение:
Байесовская сеть (англ. Bayesian network) — это направленный ациклический граф [math]G\ = \lt V, E\gt [/math], в котором каждой вершине [math]v \in V[/math] поставлена в соответствие случайная переменная [math]X_v[/math] и каждое ребро [math](u, v) \in E[/math] представляет прямую зависимость [math]X_v[/math] от [math]X_u[/math]. Пусть [math]Deps(v) = {u\ |\ (u,\ v)\ \in\ E}[/math], тогда в Байесовской сети каждой вершине [math]v\ \in\ V[/math] графа должно быть сопоставлено распределение условных вероятностей от вершин из [math]Deps(v)[/math].


Байесовские сети представляют совместное распределение с помощью цепного правила для Байесовских сетей: [math]\mathrm P(X_1, \ldots, X_n) = \prod_{i=1}^n \mathrm P(X_i \mid \operatorname{parents}(X_i)).[/math]