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数据分析  · 公众号  · 大数据  · 2021-01-21 08:30
作者:Jason Brownlee   翻译:陈超  校对:欧阳锦本文约3500字,建议阅读8分钟本文共分为5部分,从概率模型的挑战、概率模型——贝叶斯信念网络、如何建立和使用贝叶斯网络、贝叶斯网络范例、Python当中的贝叶斯网络5个方面对贝叶斯信念网络进行了简要介绍。 概率模型可以定义变量间的关系并用于概率计算。例如,全条件模型可能需要一个巨大的数据量来覆盖所有可能的实例,而在实际情况当中概率可能难以计算。虽然像所有随机变量条件独立这样简化假设是过于简化的步骤,但比如在朴素贝叶斯的例子当中可能是非常高效的做法。另外一种选择是建立一个保留已知的随机变量和所有其他例子当中的条件独立性模型。贝叶斯网络是一个概率图模型,可以明显地在 ………………………………

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