WykÅad 3: Sieci Bayesa

More documents

Recommendations

Info

A B a1 0.25 a2 0.25 a3 0.25 a4 0.25 P(C|X) c1 c2 c3 X1 0.1 0.2 0.7 X2 0.2 0.6 0.2 X3 0.5 0.4 0.1 P(X|A,B) X1 x2 x3 a1b1 0.3 0.3 0.4 a1b2 0.2 0.4 0.4 a2b1 0.1 0.3 0.6 a2b2 0.05 0.35 0.6 a3b1 0.4 0.4 0.2 a3b2 0.2 0.5 0.3 a4b1 0.6 0.35 0.05 a4b2 0.3 0.4 0.3 b1 0.4 b2 0.6 P(DX) d1 d2 d3 X1 0.1 0.3 0.6 X2 0.7 0.2 0.1 X3 0.3 0.4 0.3 p( X p( X x p( X x p( X x p( X x x ) p( X x 1 1 1 1 1 | | | | A a A a A a A a 1 2 3 4 1 B b | A a 2 B b B b B b 2 2 2 1 B b ) p( A a 1 ) p( A a ) p( A a ) p( A a 2 3 4 1 ) p( A a B b 2 B b B b 2 2 B b 2 ) | A a | A a | A a ) p( A a ) p( A a ) p( A a 0.3*0.1 0.2*0.15 0.1*0.1 0.05*0.15 0.4*0.1 0.2*0.15 0.6*0.1 0.3*0.15 0.2525 1 B b 1 ) p( X x ) 1 ) p( X x ) p( X x 1 1 2 3 4 B b 1 B b B b 1 1 2 3 4 B b 1 B b B b ) 1 1 ) )
Jakie są szanse zdania ustnego egzaminu u prof. X, który jest kibicem Wisły i nie lubi deszczu? Wynik egzaminu zależy od: dobrego przygotowania studenta dobrego humor egzaminatora awansu Wisły do Ligi Mistrzów Deszczu – by nie padał !!!
Page 1 and 2: Agnieszka Nowak - Brzezińska
Page 3 and 4: Każdy obiekt traktowany jest jako
Page 5 and 6: Klasyfikacja bayesowska, to metoda
Page 7 and 8: Koncepcja sieci Bayesa wynika wpros
Page 9: Wejście: • Rozważana populacja
Page 12 and 13: Ze zbioru treningowego obliczamy: P
Page 14 and 15: Thomas Bayes (ur. ok. 1702 w Londyn
Page 16: Jeśli A i B są prostymi zdarzenia
Page 19 and 20: Siecią Bayesa nazywamy skierowany
Page 21 and 22: Pod pojęciem sieci Bayesowskiej ro
Page 23 and 24: Rozkład prawdopodobieństw zapisuj
Page 25 and 26: zdefiniowanie zmiennych, zdefiniowa
Page 27 and 28: Przykład: jakie są szanse zdania
Page 29 and 30: P(A) 0.20 P(D) 0.30 P(N) 0.20 A D P
Page 31 and 32: Reguła łańcuchowa: z def. P(X 1
Page 33 and 34: Prawdopodobieństwo Zaliczenia 74%
Page 35 and 36: Jeśli się przygotowaliśmy, to ja
Page 37 and 38: Dodajemy wierzchołki decyzyjne (Po
Page 39 and 40: A - pogoda (słonecznie/pochmurno/d
Page 41 and 42: A a1 0.25 a2 0.25 a3 0.25 a4 0.25 P
Page 43: A a1 0.25 a2 0.25 a3 0.25 a4 0.25 P
Page 47 and 48: Jak prawdopodobne jest zdanie egzam
Page 55 and 56: SMILE Zestaw klas C++ implementują
Page 57: Węzły bez poprzedników są opisa
Page 66 and 67: Rozważmy osobę, która spędza sp
Page 68 and 69: Otrzymane wyniki (kolor fioletowy n
Page 70: Sieci bayesowskie - efektywne narz
Page 75 and 76: Jeśli wiemy, że kulek czerwonych
Page 77 and 78: To spróbujmy ustalić jaka ona bę
Page 79: Tylko dla cech jakościowych Tylko
Page 84 and 85: Zakładając, że zmienne niezależ
Page 86 and 87: Teraz podobnie zrobimy w przypadku
Page 88: Jakie będzie prawdopodobieństwo k
Page 94 and 95:
Wyznaczanie odległości obiektów:
Page 96 and 97:
Oblicz odległość punktu A o wsp
Page 98:
1. porównanie wartości zmiennych
Page 102 and 103:
Mimo, że najbliższy dla naszego o
Page 106:
Znajdujemy więc k najbliższych s
Page 117:
Schemat algorytmu: Poszukaj obiekt
show all

WykÅad 3: Sieci Bayesa

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?

WykÅad 3: Sieci Bayesa