Learn Subnetting in just 7 minutes. How to subnet easy.

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The Social Network Official Trailer #1 – (2010) HD

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Unit 3 12 General Bayes Networks

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我们现在可以用一种更通用的方式定义贝叶斯网络。 贝叶斯网络定义图表或随机变量的概率分布。 这里是一个5个变量的图的例子, 这个贝叶斯网络定义了这5个随机变量的分布。 不同于枚举所有这5个随机变量的可能组合, 贝叶斯网络的定义产生自 每一个节点的固有的概率分布。 对于节点A和B,我们有A的概率分布,和B的概率分布 因为A和B有没有传入箭头。 C是A和B的条件下的条件分布 D和E​​是在C的条件下。 由一个贝叶斯网络表示的联合概率 是多个对个别节点定义的 贝叶斯网络概率的结果。 每个节点的概率只在传入箭头的条件下。 A没有传入箭头,因此,我们只要A的概率。 C有2个传入的箭头,所以我们定义在A和B的条件下C的概率 D和E​​有1个传入箭头,就在这里。 这个使用下列因子来定义的联合分布 有一个极大的优势。 任何5个变量的联合分布需要2的5次方减1, 也就是31个概率值, 而这里的贝叶斯网络只需要10个这样的值。 A的概率是一个值,由此我们可以得出非A的概率。 B是同样的。 条件AB下C的概率,来自 C在条件A和B的任意组合下的分布,而A和B的有无共有4种情况。 条件C下D的概率有两个参数,分别是条件C下D的概率和条件非C下D的概率 对条件C下E的概率是同样的。 所以,如果你将这些加起来,你会得到共10个参数。 因此,贝叶斯网络的紧凑性 使其在表示大型网络时, 比通过遍历变量值的所有组合的普通组合做法,要有效得多。 这是贝叶斯网络的一个关键优势, 这就是为什么贝叶斯网络被如此广泛的用于 处理各种问题。 因此,这里是道测验题。 表示此贝叶斯网络需要多少个概率值? 请把你的答案填在下面的框中。

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