Podcast
Questions and Answers
Mi a d-separation tétel jelentősége a Bayesian hálózatokban?
Mi a d-separation tétel jelentősége a Bayesian hálózatokban?
A d-separation tétel lehetővé teszi a hatékony következtetést, mivel ha A és B d-leválasztottak egy bizonyíték e szempontjából, akkor P(A | e) = P(A | B, e).
Milyen szerepet játszik a láncváltozó szabály a valószínűségek kiszámításában?
Milyen szerepet játszik a láncváltozó szabály a valószínűségek kiszámításában?
A láncváltozó szabály segít a többváltozós valószínűségek kiszámításában azáltal, hogy lehetővé teszi a komplex valószínűségek elágaztatását egyszerűbb valószínűségekre.
Hogyan segít a közös eloszlások használata a kvantitatív következtetésben?
Hogyan segít a közös eloszlások használata a kvantitatív következtetésben?
A közös eloszlások használata lehetővé teszi a valószínűségek és az események közötti összefüggések részletesebb elemzését, amely segít a megbízhatóbb következtetések levonásában.
Mit jelent az 'approximált következtetés' a Bayesian hálózatokban?
Mit jelent az 'approximált következtetés' a Bayesian hálózatokban?
Signup and view all the answers
Milyen következtetéseket vonhatunk le az 'Icy roads' példából a d-separation elmélet alapján?
Milyen következtetéseket vonhatunk le az 'Icy roads' példából a d-separation elmélet alapján?
Signup and view all the answers
Milyen valószínűsége van annak, hogy az utak csúszósak, ha Watson balesetet szenvedett?
Milyen valószínűsége van annak, hogy az utak csúszósak, ha Watson balesetet szenvedett?
Signup and view all the answers
Mennyi a valószínűsége annak, hogy Holmes balesetet szenvedett, ha tudjuk, hogy Watson balesetet szenvedett?
Mennyi a valószínűsége annak, hogy Holmes balesetet szenvedett, ha tudjuk, hogy Watson balesetet szenvedett?
Signup and view all the answers
Mi a P(W) számítása a megadott feltételek alapján?
Mi a P(W) számítása a megadott feltételek alapján?
Signup and view all the answers
Ha az utak csúszósak, milyen valószínűséggel szenved balesetet Holmes?
Ha az utak csúszósak, milyen valószínűséggel szenved balesetet Holmes?
Signup and view all the answers
Mi a P(H | W, ¬I) és milyen következtetést vonhatunk le belőle?
Mi a P(H | W, ¬I) és milyen következtetést vonhatunk le belőle?
Signup and view all the answers
Mit jelent a P(I) értéke 0.3?
Mit jelent a P(I) értéke 0.3?
Signup and view all the answers
Hogyan befolyásolja Watson csúszós úton való balesete Holmes baleseti valószínűségét?
Hogyan befolyásolja Watson csúszós úton való balesete Holmes baleseti valószínűségét?
Signup and view all the answers
Mi a jelentősége annak, hogy Watson és Holmes balesetei összefüggenek a csúszós utak függvényében?
Mi a jelentősége annak, hogy Watson és Holmes balesetei összefüggenek a csúszós utak függvényében?
Signup and view all the answers
Milyen típusú következtetéseket ismerünk a valószínűségszámításban?
Milyen típusú következtetéseket ismerünk a valószínűségszámításban?
Signup and view all the answers
Mit jelent a közös eloszlás használata a valószínűségszámításban?
Mit jelent a közös eloszlás használata a valószínűségszámításban?
Signup and view all the answers
Mi történik a változó eltávolításakor a valószínűségi hálózatban?
Mi történik a változó eltávolításakor a valószínűségi hálózatban?
Signup and view all the answers
Milyen nehézségekkel jár a legjobb eltávolítási sorrend megtalálása?
Milyen nehézségekkel jár a legjobb eltávolítási sorrend megtalálása?
Signup and view all the answers
Mi a célja a klasztering eljárásnak a valószínűségi hálózatokban?
Mi a célja a klasztering eljárásnak a valószínűségi hálózatokban?
Signup and view all the answers
Mi a szerepe a Monte Carlo szimulációnak a valószínűségszámításban?
Mi a szerepe a Monte Carlo szimulációnak a valószínűségszámításban?
Signup and view all the answers
Miért fontos a súlyozott valószínűségek figyelembe vétele az fontossági mintavételnél?
Miért fontos a súlyozott valószínűségek figyelembe vétele az fontossági mintavételnél?
Signup and view all the answers
Mit jelent a D-separation tétel a valószínűségi hálózatokban?
Mit jelent a D-separation tétel a valószínűségi hálózatokban?
Signup and view all the answers
Hogyan befolyásolja a gyenge eltávolítási sorrend a faktorok méretét?
Hogyan befolyásolja a gyenge eltávolítási sorrend a faktorok méretét?
Signup and view all the answers
Milyen eljárások segítenek a múltbeli események becslésében a valószínűségi számításban?
Milyen eljárások segítenek a múltbeli események becslésében a valószínűségi számításban?
Signup and view all the answers
Mik a fő előnyök a Monte Carlo módszernél?
Mik a fő előnyök a Monte Carlo módszernél?
Signup and view all the answers
Mi történik a valószínűségi faktorok összegzésénél a változó eltávolítása során?
Mi történik a valószínűségi faktorok összegzésénél a változó eltávolítása során?
Signup and view all the answers
Mit jelöl a $P(W | R,S)$ kifejezés a valószínűségi hálózatban?
Mit jelöl a $P(W | R,S)$ kifejezés a valószínűségi hálózatban?
Signup and view all the answers
Milyen előnyöket nyújt a klasztering a bonyolult valószínűségi hálózatokban?
Milyen előnyöket nyújt a klasztering a bonyolult valószínűségi hálózatokban?
Signup and view all the answers
Study Notes
Bayes-hálózati következtetés
- A Bayes-hálózatok bizonyítékok kombinációját képviselik.
- A kapcsolatok típusai.
- A d-szétválasztás fogalma.
Hatékony következtetés vázlata
- Hatékony következtetés.
- A d-szétválasztás tétele.
- A láncszabály.
- Kvantitatív következtetés.
- Uniós eloszlások használata.
- Változó elimináció.
- Approximatív következtetés.
Tétel
- Ha A és B d-szétválasztva vannak egy adott e bizonyíték mellett, akkor P(A | e) = P(A | B, e).
- Hatékony következtetést tesz lehetővé.
Láncszabály
- Változók: V₁, ..., Vn
- Értékek: V₁, ..., Vn
- P(V₁ = v₁, ..., V₁ = vₙ) = ∏ᵢ=₁ⁿ P(Vᵢ = vᵢ|szülők(Vᵢ)).
Feltételes valószínűségi táblázatok (CPT)
- I: A út jeges.
- H: Holmes balesetét szenved.
- W: Watson balesetét szenved.
- Hozzárendelt feltételes valószínűségek.
Jégút téma
- A téma bemutatása.
- Feltételes valószínűségi táblák (CPT).
A Jégút téma folytatása
- P(W) számítása.
- P(W | I) és P(W|nem I) számolása.
Jégút téma további számítások
- P(I | W) számítása.
- P(H|W) számítása.
Nedves füvet téma
- Téma bemutatása.
- R: Eső esett.
- S: Locsoló működött.
- H: Holmes.
- W: Watson
Füves téma számítási részletei
- A P(S) feltételes valószínűség érték megadása.
- A P(R) feltételes valószínűség érték megadása.
- A feltételezett események valószínűségeinek meghatározása.
Következtetés típusai
- Pontos következtetés.
- Approximatív következtetés.
Lehetséges lekérdezések
- P(X = x₀ | E = e).
- Mi az x értéke, ami maximalizálja P(X = x | E = e)?
- P(X | E = e) valószínűségi eloszlás.
Uniós eloszlás használata
- A nem érintett változók feletti összegzés.
- Példa az egyenletre.
Változó elimináció
- A nem érintett változók feletti összegzés.
- Példa grafikusan.
- Általánosan a változó elimináció algoritmus függvény.
Változó eliminációs algoritmus
- Változók eltávolítása lefelé.
- Faktorok szorzása.
- Változók összegezése.
- Faktorok egybeolvasztása.
Példa
- Bayes-hálózat ábrázolása.
- A változók (és az azok közötti kapcsolatok definíciói).
- Feladat grafikus bemutatása.
- Példa a megadott függvények megoldására.
Változó elimináció
- Exponenciális idoigény (O(n² bⁿ))
- Heurisztika: a legkisebb faktorral rendelkező változó kiválasztása.
- Lineáris idoigény egyértelműen összekötött hálózatoknál (polyfa).
- A változókat a szülőktől mentesen el kell távolítani.
Többé kötött hálózatok következtetése
- Tömbök.
- Stochasztikus szimuláció (Monte Carlo).
- Valószínűségi felületi becslés módszerei.
Monte Carlo mintavétel
- Iteratív minták generálása.
- Valószínűségi eloszlásokra alapozott.
- Gyökér csomópontoktól indul.
- Gyermekeknél a szülők értékét használja.
- Relatív gyakoriságok számítása.
Fontosági mintavétel
- Ritka események kezelése.
- Torzítások figyelembe vétele.
- Valószínűségek súlyozása.
Gyakorlatok
- Nedves fű gyakorlat számokkal.
- Változó elimináció.
- Monte Carlo módszer.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
Fedezd fel a Bayes-hálózatok működését és a hatékony következtetési technikákat! A teszt során tárgyaljuk a d-szétválasztást, a láncszabályt és a feltételes valószínűségi táblázatokat. Ismerd meg a jégúttal kapcsolatos valószínűségi kérdéseket és megoldásokat.
