Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Байесовские сети

12 байт добавлено, 16:04, 11 марта 2019
Нет описания правки
Рассмотрим вероятность из прошлого примера, <math> P(i1 | g3) \approx 0.08 </math>, вероятность того, что студент умный, слегка увеличивается, если также известно, что курс сложный, <math> P(i1 | g3, d1) \approx 0.11 </math>, сложность курса (D) и интеллект студента (I) не связаны ребром, рассмотрим, как получается, что они влияют друг на друга, на более простом примере.
Предположим, у пациента температура, это сильно повышает вероятность как простуды, так и отравления, хотя они не влияют друг на друга, но если станет известно, что пациент отравился, вероятность простуды сильно уменьшится, симптом уже объяснён одной из возможных причин, и вторая становится менее вероятной. Таким образом, если общее следствие получает '''означивание''', причины становятся зависимыми. По-английски этот феномен называется '''«explaining away»'''.
== Пропагация вывода (англ. Flow of Probabilistic Influence) ==
Анонимный участник

Навигация