Als «bayesian-network» getaggte Fragen

Ein Bayes'sches Netzwerk ist ein probabilistisch gerichteter azyklischer Graph. Knoten stellen Zufallsvariablen im Bayes'schen Sinne dar (beobachtbar oder nicht beobachtbar); Kanten repräsentieren bedingte Abhängigkeiten zwischen Knoten.

Lehrbuch für probabilistische grafische Modelle

Ist Kollers "Probabilistic Graphical Models" als Lehrbuch geeignet? Oder gibt es ein anderes Buch, das als Lehrbuch für einen Meisterkurs empfehlenswerter ist? Haftungsausschluss: Cross-Posting von quora.com, wo ich keine Antwort bekam.

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Was ist der Sinn von grafischen Modellen?

Ich habe den Tag damit verbracht, etwas über das bnlearn-Paket in R zu lernen, nur um festzustellen, dass Bayes'sche Modelle nicht mit ungerichteten Graphen funktionieren. Ich versuche, etwas über das Markov Random Field Network zu lernen, und bisher konnte ich nur die grafische Struktur mit einem grafischen LASSO erstellen. In …

8 machine-learning graphical-model parameterization bayesian-network

Vorhersage der kontinuierlichen Variablen mit dem Paket „bnlearn“ in R.

Ich verwende das bnlearn-Paket in R, um die Struktur meines Bayes'schen Netzwerks und seine Parameter zu lernen. Was ich tun möchte, ist, den Wert eines Knotens anhand des Werts anderer Knoten als Beweis "vorherzusagen" (offensichtlich mit Ausnahme des Knotens, dessen Werte wir vorhersagen). Ich habe kontinuierliche Variablen. library(bnlearn) # Load …

8 r machine-learning prediction bayesian-network

Erstellen eines Klassifizierungsmodells für streng binäre Daten

Ich habe einen Datensatz, der streng binär ist. Der Wertesatz jeder Variablen befindet sich in der Domäne: true, false. Die "besondere" Eigenschaft dieses Datensatzes ist, dass eine überwältigende Mehrheit der Werte "falsch" ist. Ich habe bereits einen Bayes'schen Netzwerk-Lernalgorithmus verwendet, um ein Netzwerk aus den Daten zu lernen. Für einen …

8 machine-learning classification svm random-forest bayesian-network

Bayesianisches Netzwerk vs. Assoziationsregeln

Der Apriori-Algorithmus findet einige Implikationsregeln. Ähnliche Ergebnisse liefern Bayes'sche Netzwerke. Was ist der wesentliche Unterschied? Was sind die spezifischen Vor- und Nachteile? Bearbeiten: Der Apriori-Algorithmus generiert Zuordnungsregeln als eine Art Implikation, die auf dem folgenden Bild (aus diesem Dokument entnommen ) visuell überprüft werden können .

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