Bayesian Approach To Probability and Statistics

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

● Bayesian Statistics and Belief Networks
● Overview
● Why Should We Care?
● Bayesian Approach To Probability and Statistics
● Bayes Rule
● Simple Bayes Rule Example
● Bayesian Classifiers
● Bayesian Classifier Example
● Beyond Conditional Independence
● Belief Networks
● Burglary Alarm Example
● Sample Bayesian Network
● Using The Belief Network
● Belief Computations
● Belief Revision
● Belief Updating
● Causal Inferences
● Diagnostic Inferences
● Intercausal Inferences
● Mixed Inferences
● Exact Computation – Polytree Algorithm
● Polytree Computation
● Other Query Methods
● Summary
● References

نوع زبان: انگلیسی حجم: 0.18 مگا بایت
نوع فایل: اسلاید پاورپوینت تعداد اسلایدها: 25 صفحه
سطح مطلب: نامشخص پسوند فایل: ppt
گروه موضوعی: زمان استخراج مطلب: 2019/05/17 07:25:27

لینک دانلود رایگان لینک دانلود کمکی

اسلایدهای پاورپوینت مرتبط در پایین صفحه

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

p, ., e, b, x, j, c, ø, probability, f, t, bayesian, evidence, inference,

توجه: این مطلب در تاریخ 2019/05/17 07:25:27 به صورت خودکار از فضای وب آشکار توسط موتور جستجوی پاورپوینت جمع آوری شده است و در صورت اعلام عدم رضایت تهیه کننده ی آن، طبق قوانین سایت از روی وب گاه حذف خواهد شد. این مطلب از وب سایت زیر استخراج شده است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی است.

http://math.uaa.alaska.edu/~afkjm/cs405/handouts/bayesnets.ppt

در صورتی که محتوای فایل ارائه شده با عنوان مطلب سازگار نبود یا مطلب مذکور خلاف قوانین کشور بود لطفا در بخش دیدگاه (در پایین صفحه) به ما اطلاع دهید تا بعد از بررسی در کوتاه ترین زمان نسبت به حدف با اصلاح آن اقدام نماییم. جهت جستجوی پاورپوینت های بیشتر بر روی اینجا کلیک کنید.

عبارات پرتکرار و مهم در این اسلاید عبارتند از: p, ., e, b, x, j, c, ø, probability, f, t, bayesian, evidence, inference,

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

bayesian statistics and belief networks overview book ch ۸.۳ refresher on bayesian statistics bayesian classifiers belief networks bayesian networks why should we care theoretical framework for machine learning classification knowledge representation analysis bayesian methods are capable of handling noisy incomplete data sets bayesian methods are commonly in use today bayesian approach to probability and statistics classical probability physical property of the world e.g. ۵ flip of a fair coin . true probability. bayesian probability a person’s degree of belief in event x. personal probability. unlike classical probability bayesian probabilities benefit from but do not require repeated trials only focus on next event e.g. probability seawolves win next game bayes rule product rule equating sides i.e. all classification methods can be seen as estimates of bayes’ rule with different techniques to estimate p evidence class . simple bayes rule example probability your computer has a virus v ۱ ۱ . if virused the probability of a crash that day c ۴ ۵. probability your computer crashes in one day c ۱ ۱ . p c v .۸ p v ۱ ۱ p c ۱ ۱ even though a crash is a strong indicator of a virus we expect only ۸ ۱ crashes to be caused by viruses. why not compute p v c from direct evidence causal vs. diagnostic knowledge consider if p c suddenly drops . bayesian classifiers if we’re selecting the single most likely class we only need to find the class that maximizes p e class p class . hard part is estimating p e class . evidence e typically consists of a set of observations usual simplifying assumption is conditional independence bayesian classifier example probability c virus c bad disk p c .۴ .۶ p crashes c .۱ .۲ p diskfull c .۶ .۱ given a case where the disk is full and computer crashes the classifier chooses virus as most likely since .۴ .۱ .۶ .۶ .۲ .۱ . beyond conditional independence include second order dependencies i.e. pairwise combination of variables via joint probabilities linear classifier c۱ c۲ correction factor difficult to compute joint probabilities to consider belief networks dag that represents the dependencies between variables and specifies the joint probability distribution random variables make up the nodes directed links represent causal direct influences each node has a conditional probability table quantifying the effects from the parents no directed cycles burglary alarm example burglary earthquake alarm john calls mary calls p b . ۱ p e . ۲ b e p a t t .۹۵ t f .۹۴ f t .۲۹ f f . ۱ a p j t .۹ f . ۵ a p m t .۷ f . ۱ sample bayesian network using the belief network burglary earthquake alarm john calls mary calls p b . ۱ p e . ۲ b e p a t t .۹۵ t f .۹۴ f t .۲۹ f f . ۱ a p j t .۹ f . ۵ a p m t .۷ f . ۱ probability of alarm no burglary or earthquake both john and mary call belief computations two types both are np hard belief revision model explanatory diagnostic tasks given evidence what is the most likely hypothesis to explain the evidence also called abductive reasoning belief updating queries given evidence what is the probability of some other random variable occurring belief revision given some evidence variables find the state of all other variables that maximize the probability. e.g. we know john calls but not mary. what is the most likely state only consider assignments where j t and m f and maximize. best belief updating causal inferences diagnostic inferences intercausal inferences mixed inferences q e q e e e q e q causal inferences inference from cause to effect. e.g. given a burglary what is p j b p m b .۶۷ via similar calculations burglary earthquake alarm john calls mary calls p b . ۱ p e . ۲ b e p a t t .۹۵ t f .۹۴ f t .۲۹ f f . ۱ a p j t .۹ f . ۵ a p m t .۷ f . ۱ diagnostic inferences from effect to cause. e.g. given that john calls what is the p burglary what is p j need p a first many false positives. intercausal inferences explaining away inferences. given an alarm p b a .۳۷. but if we add the evidence that earthquake is true then p b a^e . ۳. even though b and e are independent the presence of one may make the other more less likely. mixed inferences simultaneous intercausal and diagnostic inference. e.g. if john calls and earthquake is false computing these values exactly is somewhat complicated. exact computation polytree algorithm judea pearl ۱۹۸۲ only works on singly connected networks at most one undirected path between any two nodes. backward chaining message passing algorithm for computing posterior probabilities for query node x compute causal support for x evidence variables above x compute evidential support for x evidence variables below x polytree computation u ۱ u m x z ۱ j z n j y ۱ y n … … algorithm recursive message passing chain other query methods exact algorithms clustering cluster nodes to make single cluster message pass along that cluster symbolic probabilistic inference uses d separation to find expressions to combine approximate algorithms select sampling distribution conduct trials sampling from root to evidence nodes accumulating weight for each node. still tractable for dense networks. forward simulation stochastic simulation summary bayesian methods provide sound theory and framework for implementation of classifiers bayesian networks a natural way to represent conditional independence information. qualitative info in links quantitative in tables. np complete or np hard to compute exact values typical to make simplifying assumptions or approximate methods. many bayesian tools and systems exist references russel s. and norvig p. ۱۹۹۵ . artificial intelligence a modern approach. prentice hall. weiss s. and kulikowski c. ۱۹۹۱ . computer systems that learn. morgan kaufman. heckerman d. ۱۹۹۶ . a tutorial on learning with bayesian networks. microsoft technical report msr tr ۹۵ ۶. internet resources on bayesian networks and machine learning http www.cs.orst.edu ~wangxi resource.html p v c p c v p v p c . . . . ۸ ۱ ۱ ۸ p a b p a b p b p a b p b a p a ù ù p b a p a b p b p a p class evidence p evidence class p class p evidence p e c p e c i i n ³ õ ۱ e e e e n . . . ۱ ۲ p c e p c p e c p e i i n õ ۱ ® p e c p e c p e c ۲ ۱ ۱ ۱ d n ۲ æ è ç ö ø ÷ d p x x x p x parents x n i i i n . . . ۱ ۲ ۱ õ p j a p m a p a b e p b p e ø ù ø ø ø . . . . . . ۹ ۷ ۱ ۹۹۹ ۹۹۸ ۶۲ j p b p b j p j b p ۴۹ . ۹۹ . ۵ . ۹۹۹ . ۹۹۸ . ۹۹۹ . ø ø ø ø ù ø ø ø ø a m p a j p e b a p e p b p ۵۲ . ۵ . ۹۹۷۵ . ۹ . ۲۵۱۷ . ۵ . ۹ . ø j p j p a p a p j p ۱۶ . ۵۲ . ۱ . ۸۵ . j b p ۸۵ . ۵ . ۶ . ۹ . ۹۴ . ۵ . ۹ . ۹۴ . ۹۵ . ۲ . ۱ ۹۴ . ۹۹۸ . ۱ ۹۵ . ۹۴ . ø ø b j p a p a p b j p b a p b a p e p b p e p b p b a p b j p ۱۷ . ^ ۳ . ^ ø ø e j b p e j a p x e x e å õ õ å å õ zj j y zij ij j i i y i yi x u i x ui i x x x i e z p z x y p y e p x e p e u p u x p e x p x e p e x p e x p b a ۲۵۱۷ . ۱ . ۹۹۹ . ۹۹۸ . ۹۴ . ۹۹۸ . ۱ . ۲۹ . ۲ . ۹۹۹ . ۹۵ . ۲ . ۱ . ۱ . ۹۴ . ۲۹ . ۹۵ . ø ø ø ø a p a p e p b p e p b p e p b p e p b p a p …

کلمات کلیدی پرکاربرد در این اسلاید پاورپوینت: p, ., e, b, x, j, c, ø, probability, f, t, bayesian, evidence, inference,

این فایل پاورپوینت شامل 25 اسلاید و به زبان انگلیسی و حجم آن 0.18 مگا بایت است. نوع قالب فایل ppt بوده که با این لینک قابل دانلود است. این مطلب برگرفته از سایت زیر است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی می باشد که در تاریخ 2019/05/17 07:25:27 استخراج شده است.

http://math.uaa.alaska.edu/~afkjm/cs405/handouts/bayesnets.ppt

  • جهت آموزش های پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.
  • جهت دانلود رایگان قالب های حرفه ای پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.

رفتن به مشاهده اسلاید در بالای صفحه


پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *