Бейсова мрежа
Бейсова мрежа или мрежа на Бейс (на английски: Bayes(ian) network) е вероятностен графичен модел (вид статистически модел), който представя множество от случайни променливи величини и техните условни зависимости под формата на насочен ацикличен граф. Например с бейсови мрежи могат да се представят вероятностните връзки между медицински симптоми и заболявания: по дадени симптоми, бейсовата мрежа може да се използва да изчисли вероятностите за наличие на определени заболявания. Други термини, с които се среща в литературата, са бейсов модел или модел на Бейс (Bayes(ian) model) или вероятностна мрежа (probability network), както и belief network.[1]
Формално, бейсовите мрежи са насочени ациклични графи, чиито възли представляват случайни променливи в бейсов смисъл: те могат да са наблюдаеми или ненаблюдаеми променливи величини, неизвестни параметри, хипотези. Дъгите представляват условни зависимости; когато възлите не са свързани (няма път от една от променливите в бейсовата мрежа към друга), това означава, че двете променливи са условно независими една от друга. Всеки възел се асоциира с вероятностна функция, която взима като вход конкретен набор от стойности за променливите на родителския на текущия възел, и като изход дава вероятността (или когато е приложимо: вероятностното разпределение) на променливата, представена във възела. Например, ако родителски възли представляват булеви променливи, тогава вероятностната функция може да се представи като таблица с записа, по един запис за всяка от -те възможни комбинации на стойностите на родителските възли: „лъжа“ или „истина“. Подобни идеи са приложими и към ненасочени, включително потенциално циклични, графи, каквито са мрежите на Марков.[2]
Бейсовите мрежи са един от начините да се кодира и съхранява знание в базата знания на експертните системи.[3]
Съществуват ефикасни алгоритми, които изпълняват логически извод и обучение над бейсови мрежи.[1] Бейсовите мрежи, които моделират поредици от променливи (например, речеви сигнали или белтъчни последователности) се наричат динамични бейсови мрежи. Друго обобщение на бейсовите мрежи, което може да представя и решава задачи за вземане на решения в условия на неопределеност, се нарича „диаграма на влияние“ (influence diagrams).
Бейсовите мрежи се използват за моделиране в биологично вдъхновените изчисления и биоинформатиката (генни регулаторни мрежи, белтъчни структури; медицина; класификация на документи, извличане на информация, семантично търсене, обработка на изображения, сливане на данни, системи за подпомагане вземането на решения; инженерни приложения; спортни залагания, хазарт, анализ на риска; приложения във финансите, маркетинга и правото, и други.
Източници
[редактиране | редактиране на кода]- ↑ а б Fulcher, J., Jain, Lakhmi C. "Computational Intelligence: A Compendium", Springer, 2008, p. 10
- ↑ Ben-Gal, Irad (2007). Bayesian Networks. In Ruggeri, Fabrizio; Kennett, Ron S.; Faltin, Frederick W. Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability Архив на оригинала от 2016-11-23 в Wayback Machine.. John Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-01861-3. doi:10.1002/9780470061572.eqr089.
- ↑ Fulcher, J., Jain, Lakhmi C. "Computational Intelligence: A Compendium", Springer, 2008, p. 22
 
|
Тази страница частично или изцяло представлява превод на страницата Bayesian network в Уикипедия на английски. Оригиналният текст, както и този превод, са защитени от Лиценза „Криейтив Комънс – Признание – Споделяне на споделеното“, а за съдържание, създадено преди юни 2009 година – от Лиценза за свободна документация на ГНУ. Прегледайте историята на редакциите на оригиналната страница, както и на преводната страница, за да видите списъка на съавторите.
ВАЖНО: Този шаблон се отнася единствено до авторските права върху съдържанието на статията. Добавянето му не отменя изискването да се посочват конкретни източници на твърденията, които да бъдат благонадеждни. |