貝葉斯信念網路的特點是什麼？

樸素貝葉斯分類器假設類條件獨立性，即給定元組的類標籤，屬性的值被認為是條件獨立的。這定義了評估。

當假設成立時，樸素貝葉斯分類器與多個分類器相比是有效的。它可以表示聯合條件機率分佈。

它們允許在變數子集中表示類條件獨立性。它們支援因果關係的圖形結構，可以在其上實現學習。訓練好的貝葉斯信念網路用於分類。貝葉斯信念網路也稱為信念網路、貝葉斯網路和機率網路。

信念網路由兩個組成部分表示，包括一個有向無環圖和一組條件機率表。有向無環圖中的每個節點定義一個隨機變數。變數可以是離散值或連續值。

它們可以對應於資訊中給定的某些屬性，或者對應於被認為形成關係的“隱藏變數”（例如，在醫療記錄的情況下，隱藏變數可以表示一個綜合徵，描述幾個症狀，這些症狀一起識別某種特定疾病）。

以下是貝葉斯信念網路的特點：

BBN 支援一種利用圖形模型捕獲特定領域先驗知識的方法。該網路可用於加密變數之間的因果依賴關係。

構建網路可能非常耗時，需要大量工作。但網路結構一旦確定，插入新變數就非常簡單。

貝葉斯網路適用於處理不完整的資料記錄。具有缺失屬性的例項可以透過對屬性所有可能值的機率進行求和或積分來處理。

由於資料記錄與先驗知識以機率方式結合，因此該方法對於建模過擬合非常有效。

信念網路可用於對多種知名問題進行建模。一個例子是遺傳連鎖分析，例如將基因對映到染色體上。透過將基因連鎖問題轉換為貝葉斯網路上的推理方法，並利用最先進的演算法，分析的可擴充套件性得到了顯著提高。

許多應用受益於對信念網路的需求，例如計算機視覺、影像恢復和立體視覺、檔案和文字分析、決策支援系統和敏感性分析。將多個應用程式可以簡化為貝葉斯網路推理的文字是有益的，因為它減少了為每個應用程式建立專門演算法的需求。

Ginni

更新於： 2022年2月11日

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