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?
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?
Milyen valószínűsége van annak, hogy az utak csúszósak, ha Watson balesetet szenvedett?
Milyen valószínűsége van annak, hogy az utak csúszósak, ha Watson balesetet szenvedett?
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?
Mi a P(W) számítása a megadott feltételek alapján?
Mi a P(W) számítása a megadott feltételek alapján?
Ha az utak csúszósak, milyen valószínűséggel szenved balesetet Holmes?
Ha az utak csúszósak, milyen valószínűséggel szenved balesetet Holmes?
Mi a P(H | W, ¬I) és milyen következtetést vonhatunk le belőle?
Mi a P(H | W, ¬I) és milyen következtetést vonhatunk le belőle?
Mit jelent a P(I) értéke 0.3?
Mit jelent a P(I) értéke 0.3?
Hogyan befolyásolja Watson csúszós úton való balesete Holmes baleseti valószínűségét?
Hogyan befolyásolja Watson csúszós úton való balesete Holmes baleseti valószínűségét?
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?
Milyen típusú következtetéseket ismerünk a valószínűségszámításban?
Milyen típusú következtetéseket ismerünk a valószínűségszámításban?
Mit jelent a közös eloszlás használata a valószínűségszámításban?
Mit jelent a közös eloszlás használata a valószínűségszámításban?
Mi történik a változó eltávolításakor a valószínűségi hálózatban?
Mi történik a változó eltávolításakor a valószínűségi hálózatban?
Milyen nehézségekkel jár a legjobb eltávolítási sorrend megtalálása?
Milyen nehézségekkel jár a legjobb eltávolítási sorrend megtalálása?
Mi a célja a klasztering eljárásnak a valószínűségi hálózatokban?
Mi a célja a klasztering eljárásnak a valószínűségi hálózatokban?
Mi a szerepe a Monte Carlo szimulációnak a valószínűségszámításban?
Mi a szerepe a Monte Carlo szimulációnak a valószínűségszámításban?
Miért fontos a súlyozott valószínűségek figyelembe vétele az fontossági mintavételnél?
Miért fontos a súlyozott valószínűségek figyelembe vétele az fontossági mintavételnél?
Mit jelent a D-separation tétel a valószínűségi hálózatokban?
Mit jelent a D-separation tétel a valószínűségi hálózatokban?
Hogyan befolyásolja a gyenge eltávolítási sorrend a faktorok méretét?
Hogyan befolyásolja a gyenge eltávolítási sorrend a faktorok méretét?
Milyen eljárások segítenek a múltbeli események becslésében a valószínűségi számításban?
Milyen eljárások segítenek a múltbeli események becslésében a valószínűségi számításban?
Mik a fő előnyök a Monte Carlo módszernél?
Mik a fő előnyök a Monte Carlo módszernél?
Mi történik a valószínűségi faktorok összegzésénél a változó eltávolítása során?
Mi történik a valószínűségi faktorok összegzésénél a változó eltávolítása során?
Mit jelöl a $P(W | R,S)$ kifejezés a valószínűségi hálózatban?
Mit jelöl a $P(W | R,S)$ kifejezés a valószínűségi hálózatban?
Milyen előnyöket nyújt a klasztering a bonyolult valószínűségi hálózatokban?
Milyen előnyöket nyújt a klasztering a bonyolult valószínűségi hálózatokban?
Flashcards
d-szeparáció tétel
d-szeparáció tétel
Adott bizonyítékok (e) alapján a szétosztott (d-separated) A és B változókra igaz, hogy P(A|e) = P(A|B,e), azaz A és B függetlenek e-től, ami azt jelenti, hogy B információja nem ad hozzá semmit A valószínűségéhez, ha már e-t tudjuk.
Bizonyíték kombináció
Bizonyíték kombináció
A változók kombinációja, amely lehetővé teszi az események valószínűségének kiszámítását a Bayes-hálóban.
Kvantitatív következtetés
Kvantitatív következtetés
A valószínűségi függvények kiszámítása a Bayes-hálóban, amely a bizonyítékok hatását jelenti.
Változó elimináció
Változó elimináció
Signup and view all the flashcards
Közelítő következtetés
Közelítő következtetés
Signup and view all the flashcards
Feltételes Valószínűségi Tábla (CPT)
Feltételes Valószínűségi Tábla (CPT)
Signup and view all the flashcards
Valószínűségi Változó (CPT-ben)
Valószínűségi Változó (CPT-ben)
Signup and view all the flashcards
Feltételes Valószínűség
Feltételes Valószínűség
Signup and view all the flashcards
Marginális Valószínűség
Marginális Valószínűség
Signup and view all the flashcards
Bayes-szabály
Bayes-szabály
Signup and view all the flashcards
Teljes Valószínűség Tétele
Teljes Valószínűség Tétele
Signup and view all the flashcards
Feltételes Valószínűség Tétele
Feltételes Valószínűség Tétele
Signup and view all the flashcards
Tétel
Tétel
Signup and view all the flashcards
Bayes-háló
Bayes-háló
Signup and view all the flashcards
Valószínűség következtetés (Inferencia)
Valószínűség következtetés (Inferencia)
Signup and view all the flashcards
Pontos inferencia
Pontos inferencia
Signup and view all the flashcards
Közelítő inferencia
Közelítő inferencia
Signup and view all the flashcards
P(X=x0 | E=e)
P(X=x0 | E=e)
Signup and view all the flashcards
Melyik érték maximalizálja P(X=x | E=e)?
Melyik érték maximalizálja P(X=x | E=e)?
Signup and view all the flashcards
Közös eloszlás
Közös eloszlás
Signup and view all the flashcards
Szingulárisan összekapcsolt hálózat (Polytree)
Szingulárisan összekapcsolt hálózat (Polytree)
Signup and view all the flashcards
Csoportálás
Csoportálás
Signup and view all the flashcards
Monte Carlo módszer
Monte Carlo módszer
Signup and view all the flashcards
Fontos mintavétel
Fontos mintavétel
Signup and view all the flashcards
Változó elimináció egy Bayes-hálóban
Változó elimináció egy Bayes-hálóban
Signup and view all the flashcards
Monte Carlo módszer egy Bayes-hálóban
Monte Carlo módszer egy Bayes-hálóban
Signup and view all the flashcards
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.
