贝叶斯网络

贝叶斯网络与深度学习结合：AI人工智能前沿技术探索

贝叶斯网络与深度学习结合：AI人工智能前沿技术探索关键词：贝叶斯网络、深度学习、概率推理、表示学习、不确定性建模、AI融合技术、因果推断摘要：深度学习擅长从海量数据中挖掘复杂模式，但像个“没带指南针的探险家

AIGC应用创新大全·2025-07-24 15:30

概率图模型入门：贝叶斯网络与隐马尔可夫模型实战

摘要：本文系统介绍概率图模型的基础理论与实战应用，聚焦贝叶斯网络与隐马尔可夫模型（HMM）两大核心模型。

AI_DL_CODE·2025-07-24 15:00

贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类

本文我将为您撰写一篇关于"贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类"的技术博客文章。这篇文章将深入探讨贝叶斯网络和深度学习在图像识别和分类领域的结合应用。

AI天才研究院·2025-07-02 15:55

人工智能100问☞第27问：神经网络与贝叶斯网络的关系？

神经网络与贝叶斯网络是两种互补的智能模型：神经网络通过多层非线性变换从数据中学习复杂模式，擅长大规模特征提取和预测，而贝叶斯网络基于概率推理建模变量间的条件依赖关系，擅长处理不确定性和因果推断。

AI算力那些事儿·2025-05-23 17:43

深入解析R语言的贝叶斯网络模型：构建、优化与预测；INLA下的贝叶斯回归；现代贝叶斯统计学方法；R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）

目录①基于R语言的贝叶斯网络模型的实践应用②R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的应用③基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析④基于R语言的现代贝叶斯统计学方法

小艳加油·2025-05-01 21:55

从零到前沿：2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南

一、构建人工智能认知框架（一）基础学科筑基数学核心能力线性代数：掌握矩阵运算（张量分解在推荐系统的应用）与特征值分析（PCA降维原理）概率统计：贝叶斯网络在医疗诊断中的应用，蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论

小李独爱秋·2025-04-26 18:49

基于贝叶斯网络优化门控循环单元（BO-GRU）的时间序列数据预测

基于贝叶斯网络优化门控循环单元（BO-GRU）的时间序列数据预测时间序列数据预测是许多领域中的重要问题，如金融、气象和股票市场等。

CodeRoarX·2025-04-11 22:51

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】贝叶斯优化

目录前言算法原理朴素贝叶斯算法核心思想示例贝叶斯定理贝叶斯网络贝叶斯网络的结构形式因子图数学模型最优贝叶斯推理贝叶斯优化什么高斯过程acquisition函数朴素贝叶斯贝叶斯公式与条件独立假设1）先验概率与后验概率

林聪木·2025-04-09 10:14

【大模型与机器学习解惑】什么是概率图模型，为了解决什么问题？

目录概念与背景概率图模型为了解决什么问题主要应用场景案例分析与代码示例4.1简单贝叶斯网络示例4.2马尔可夫网络示例优化建议未来发展方向总结1.概念与背景概率图模型(ProbabilisticGraphical

云博士的AI课堂·2025-04-05 13:10

LIVE 预告 | 南洋理工张含望：因果推理在计算机视觉中的进展

自从贝叶斯网络之父JudeaPeal吹响“因果革命”的号角以来，因果科学在人工智能领域越来越深入人心，我们因果科学社区也已汇聚了数百名来自中国AI学术界、产业界的各路专家和青年才俊。

智源社区·2025-04-03 17:55

置信网络（Belief Network）

置信网络（BeliefNetwork），又称贝叶斯网络（BayesianNetwork,BN），是一种用于表达随机变量之间概率关系的有向无环图（DAG,DirectedAcyclicGraph）。

dundunmm·2025-03-31 05:07

机器学习之条件概率

本文将调研几种重要的概率模型，包括EM算法、MCMC、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、概率图模型（CRF、HMM）以及最大熵模型，介绍其基本原理、算法流程、应用场景及优势。

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField

AI天才研究院·2025-03-22 12:18

问题链的拓扑学重构

问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱（Mermaid图示）核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络

由数入道·2025-03-18 14:43

机器学习_重要知识点整理

数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

GTSAM 库详细介绍与使用指南

其核心优势在于：高效的因子图优化：支持贝叶斯网络建模与非线性优化。增量式求解器（iSAM/iSAM2）：适用于实时SLAM问题

点云SLAM·2025-02-22 19:31

【机器学习理论】朴素贝叶斯网络

基础知识：先验概率：对某个事件发生的概率的估计。可以是基于历史数据的估计，可以由专家知识得出等等。一般是单独事件概率。后验概率：指某件事已经发生，计算事情发生是由某个因素引起的概率。一般是一个条件概率。条件概率：条件事件发生后，另一个事件发生的概率。一般的形式为P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)，表示AAA发生的条件下BBB发生的概率。P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P

SUNX-T·2025-02-06 23:58

【AI中数学-概率论-综合实例-包括python实现】预测的守望者：动态贝叶斯网络在风险预警中的应用

第四章：概率论-综合实例第2节预测的守望者：动态贝叶斯网络在风险预警中的应用在许多现实世界的应用中，预测和风险评估通常不仅依赖于静态的输入数据，而是需要考虑时间维度和动态变化。

云博士的AI课堂·2025-01-22 21:26

概率图模型（PGM）综述

RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别：贝叶斯网络

医学影像处理·2024-09-14 08:21

【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例

引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边（Edges）1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示

Lossya·2024-09-07 19:33

机器学习_15_贝叶斯算法

少云清·2024-02-04 07:50

《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第7章_SLAM中的数学基础

视频讲解【第1季】7.2.第7章_SLAM中的数学基础_SLAM中的概率理论-视频讲解【第1季】7.3.第7章_SLAM中的数学基础_估计理论-视频讲解【第1季】7.4.第7章_SLAM中的数学基础_基于贝叶斯网络的状态估计

小虎哥哥爱学习·2024-01-31 09:02

经典分类CNN模型系列其一：Alexnet

介绍传统的机器学习分类模型像SVM，逻辑回归，决策树，甚至贝叶斯网络等在CNN推动的深度学习近几年大肆发展之后，都已纷纷被秒成了渣。这一切都始于2012年。

manofmountain·2024-01-21 04:51

书生·浦语大模型实战1

浦语大模型全链路开源体系视频链接：书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibili大模型之所以能收到这么高的关注度，一个重要原因是大模型是发展通用人工智能的重要途径深度信念网络：（1）又被称为贝叶斯网络

__如果·2024-01-16 09:54

.【机器学习】隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

有向图模型也叫贝叶斯网络，它用有向无环图表示变量之间的因果关系。无向图模型也叫马尔可夫网络，它用无向图表示变量之间的相关关系。

十年一梦实验室·2024-01-14 06:52

基于贝叶斯决策理论的分类器

基于贝叶斯决策理论的分类器基于贝叶斯决策理论的分类器贝叶斯决策理论1如何衡量分类好坏参数估计1极大似然估计2最大后验概率估计3最大熵估计4非参数估计贝叶斯分类器在现实中的应用1垃圾邮件分类2贝叶斯网络参考文献首先

CHENG-HQ·2024-01-08 09:39

贝叶斯推断：细谈贝叶斯变分和贝叶斯网络

1.贝叶斯推断统计推断这件事大家并不陌生，如果有一些采样数据，我们就可以去建立模型，建立模型之后，我们通过对这个模型的分析会得到一些结论，不管我们得到的结论是什么样的结论，我们都可以称之为是某种推断。对于数据和未知参数，频率学派会建立起关于数据的模型，模型当中会有我们的参数，如果我们把参数看成是确定的未知量。我们就可以用频率学派的观点来进行推断了。此时数据是随机量，参数是确定量，我们用数据来估计参

一碗姜汤·2024-01-08 06:21

机器学习-贝叶斯网络

贝叶斯分类器贝叶斯网络是通过假设数据的先验分布，利用贝叶斯公式计算后验概率，将样本根据概率进行分类。

alstonlou·2024-01-04 21:18

机器学习的算法简单介绍-朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯网络（NaiveBayesNetwork）与贝叶斯网络（BayesianNetwork）有一些不同之处，让我们来澄清一下这两个概念。

Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:52

【读书笔记】网空态势感知理论与模型（三）

7.3方向3的研究成果（态势知识融合）7.3.1使用贝叶斯网络实现网空态势融合提出了两种使用BN的网空态势感知的方法：（1）构建跨层的贝叶斯网络，推断出云环境企业“孤岛”之间的隐蔽连接“桥梁”；在云环境中实现网空态势感知

xian_wwq·2023-12-31 18:54

机器学习 (第9章概率图模型)

一、学习目标1.学习概率图模型中两种重要的模型：贝叶斯网络和马尔科夫随机场2.学习使用概率图模型去进行实际问题的学习与推断3.学习近似推断二、贝叶斯网络概率图模型基于图，而图这种数据结果分为两种：有向图和无向图

komjay·2023-12-26 11:56

输出笔记:贝叶斯定理Python实现+个人理解

写这篇笔记的来源：image昨天晚上在朋友圈刷到了朋友用R画的贝叶斯网络（也就是上图，图片已拿到授权。选的节点很多，个人觉得像宇宙，交叉的点不断的向外边发送信号，还怪好看的）。

不想放开的骆驼·2023-12-25 10:40

贝叶斯参数学习

贝叶斯网络的参数学习1导语hellohello，大家好在之前的推文中，我们见过完整的贝叶斯网络；也展示了在有一定证据的情况下，如何使用贝叶斯网络进行推断但在手头没有贝叶斯网络的时候，如何通过手头的数据构建一个贝叶斯网络呢

温稳稳不稳·2023-12-25 00:18

R语言贝叶斯网络模型、INLA下的贝叶斯回归、R语言现代贝叶斯统计学方法、R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型

目录㈠基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用㈡R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用㈢基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析㈣基于

WangYan2022·2023-12-23 07:07

4--贝叶斯聚类算法

pepsi_w·2023-12-22 15:36

机器学习算法基础——分类模型（二）

引言上回我们讨论了机器学习中的三种重要的分类模型：Logistic回归、朴素贝叶斯、贝叶斯网络，并对这三种模型的数学推导和实例实现有了一个深刻的认识。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

03-IF6+：纯生信基于网络互作结合基因表达谱、拷贝数变异数据鉴定多发性骨髓瘤标志物

theMultipleMyelomaResearchConsortium）M3CN：多发性骨髓瘤分子关系网络（multiplemyelomamolecularcausalnetwork）RIMBANet：重构整合的分子贝叶斯网络

AAA肿瘤信息学王协·2023-12-21 05:34

【机器学习】11、贝叶斯网络

文章目录一、贝叶斯网络是什么二、朴素贝叶斯三、贝叶斯网络的建立一、贝叶斯网络是什么贝叶斯网络的思考：原本的问题：给定一组样本D，求得在这些样本中出现某个结论A1,A2,...,AnA_1,A_2,...

呆呆的猫·2023-12-19 06:49

机器学习入门六（贝叶斯网络数据分类）

目前作者了解到了辛普森悖论，所以想找一个比较合适的方法做一下因果分析，于是找到了《Python机器学习算法与实战》这本书看了一眼里面的内容，偷学了一手贝叶斯网络书数据分类方法哈哈哈。

朱笨笨·2023-12-19 06:18

贝叶斯网络（人工智能期末复习）

文章目录贝叶斯网络（概率图模型）定义主要考点例题-要求画出贝叶斯网络图-计算各节点的条件概率表-计算概率-分析独立性贝叶斯网络（概率图模型）定义一种简单的用于表示变量之间条件独立性的有向无环图（DAG）

倒杯Whisky·2023-12-04 23:39

贝叶斯网络在R语言中的应用

贝叶斯网络是一种概率图模型，用于建模变量之间的依赖关系。它在许多领域都有广泛的应用，包括机器学习、人工智能和统计分析等。本文将介绍如何在R语言中使用贝叶斯网络进行建模和推断，并提供相应的源代码示例。

CodeMaven·2023-12-01 03:24

【深度学习】概率图模型（二）有向图模型详解（条件独立性、局部马尔可夫性及其证明）

文章目录一、有向图模型1.贝叶斯网络的定义2.条件独立性及其证明a.间接因果关系X3→X2→X1X_3\rightarrowX_2\rightarrowX_1X3→X2→X1b.间接果因关系X1→X2→

QomolangmaH·2023-11-27 23:53

【深度学习】概率图模型（一）概率图模型理论简介

文章目录一、概率图模型1.联合概率表2.条件独立性假设3.三个基本问题二、模型表示1.有向图模型（贝叶斯网络）2.无向图模型（马尔可夫网络）三、学习四、推断概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel

QomolangmaH·2023-11-27 00:02

机器学习---贝叶斯网络与朴素贝叶斯

1.贝叶斯法则如何判定一个人是好人还是坏人？当你无法准确的熟悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的次数来判断其本质属性的概率。如果你看到一个人总是做一些好事，那这个人就越可能是一个好人。数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得越多，则该属性成立的可能性就越大。贝叶斯法则来源于英国数学家贝叶斯（ThomasBayes）在1763年发表的著作《论有关机遇问题的求解》。贝叶斯法则

三月七꧁ ꧂·2023-11-26 10:35

人工智能：一种现代的方法第十四章概率推理

文章目录人工智能：一种现代的方法第十四章概率推理本章前言14.1不确定性问题域中的知识表示14.1.1联合概率分布14.1.2贝叶斯网络14.2贝叶斯网络的语义14.2.1表示联合概率分布14.2.2紧致性

一只大小菜·2023-11-25 14:50

机器学习模型、贝叶斯网络等重点速查...

来源：新智元、Stanford作者：鹏飞斯坦福大学的人工智能课程“CS221”，这门铁打的课程从2011年开始已经走过了8个年头，流水的讲师换了一批又一批，送走的毕业生一拨又一拨，至今仍然是人工智能学习的经典课程之一。目前2019年春季课程正在如火如荼的开展中。这门课程是没有教科书的，所有内容都蕴含在讲师的教案以及课后作业中。不过为了方便广大不能亲临现场听讲的同学，课程官方推出了课程笔记Cheat

zenRRan·2023-11-22 14:10

贝叶斯网络结构学习方法简介

题目：贝叶斯网络结构学习方法简介贝叶斯网络（Bayesiannetwork,BN）结构学习就是从给定的数据集中学出贝叶斯网络结构，即各节点之间的依赖关系；只有确定了结构才能继续学得网络参数，即表示各节点之间依赖强弱的条件概率

打你个大屁股·2023-11-17 07:26

【机器学习6】概率图模型

概率图模型分为贝叶斯网络（BayesianNetwork）和马尔可夫网络（MarkovNetwo

猫头不能躺·2023-11-16 08:36

【论文阅读】(CTGAN)Modeling Tabular data using Conditional GAN

为了帮助进行公平和彻底的比较建模这类数据的方法，本文设计了一个基准测试，包括7个模拟数据集和8个真实数据集，以及几个贝叶斯网络

轩儿毛肚·2023-11-14 20:52

【机器学习】六、概率图模型

有向图模型又称贝叶斯网络或信念网络，其联合概率分布可以分解为每

TwcatL_tree·2023-11-09 04:16

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