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DAY 12
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Big Data

我的資料科學之路系列 第 12

[Day 12] 不簡單的貝式網路

之前安排到這個題目,等到要寫的時候又非常害怕。
因為這東西很大,不是一篇文章就講的完的,需要很多的基礎知識。
然後我對這東西不算太熟悉,所以我就蓋略性描述好了!

知識網路

對我來說他的模型本身就是一個知識的網路,以機率為基礎建立起來的知識網路。

以上就是一個簡單的貝式網路,以上敘述了下不下雨會影響灑水器會不會啟動,也影響了草地是不是溼的,灑水器也影響草地會不會溼掉。
當這個網路夠大的時候他就會成長變成下面這張圖,這也就是我為什麼把他叫作知識網路。

他的應用層面非常廣,可以用來做疾病預測模型,甚至是專家系統。

機率表述

基本上,如同前面所講到的一樣,我們是依賴資料跟假設的。
你可以把貝式網路想成是多個貝式分類器,把他們組織成一個大的網路系統,所以建構貝式網路需要非常多、種類複雜的資料。
當你訓練好整個網路之後,他可以用機率去幫你預測會發生的事情或是做邏輯推論。
因為訓練的過程需要很多的背景知識,所以我就不在這邊提了。

有興趣的人可以參考coursera的Probabilistic Graphical Models

OS:既然他都開成課了就不是我在這邊一言兩語講的完的了.....(抖


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