《贝叶斯网络决策》课件

贝叶斯网络决策探索贝叶斯网络的理论基础、应用场景以及实践案例课程导言介绍课程目标、内容安排以及学习方式什么是贝叶斯网络贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示随机变量之间的依赖关系和概率分布贝叶斯网络的基本概念节点边概率表表示随机变量表示变量之间的依赖关系定义每个节点的条件概率分布贝叶斯网络的优势直观灵活12用图形表达变量之间的关系可以处理不同类型的变量和依赖关系高效3可以进行高效的推理和学习贝叶斯网络的应用领域医疗诊断风险评估诊断疾病、预测病情发展评估投资风险、信用风险故障诊断预测分析定位系统故障、预测设备寿命预测市场趋势、销售预测贝叶斯网络的建模步骤1定义节点和变量2确定节点之间的依赖关系3建立节点的条件概率分布节点定义与概率分布根据问题领域，确定需要分析的变量，并定义每个变量的取值范围和概率分布父子节点关系构建根据变量之间的因果关系或影响关系，建立节点之间的连接，形成网络结构定性与定量分析通过定性分析确定网络结构，通过定量分析估计节点的条件概率分布贝叶斯网络的推理方法贝叶斯网络的推理方法主要有信念传播算法、变量消除算法和蒙特卡洛采样算法等信念传播算法信念传播算法通过在网络中传递信息，计算节点的边缘概率分布变量消除算法变量消除算法通过逐步消除网络中的变量，计算节点的边缘概率分布树型传播算法树型传播算法将网络转化为树形结构，然后进行信息传递，计算节点的边缘概率分布蒙特卡洛采样算法蒙特卡洛采样算法通过随机抽样，模拟网络中的概率分布，估计节点的边缘概率分布网络学习算法网络学习算法根据已有的数据，学习网络结构和节点的条件概率分布算法EMEM算法是一种迭代算法，用于估计网络中的未知参数结构学习算法结构学习算法用于学习网络的结构，即节点之间的连接关系贝叶斯网络的性能评估通过各种指标评估贝叶斯网络的性能，例如准确率、召回率、F1值等案例分析诊断决策-案例背景决策目标患者出现某种症状，需要进行诊断确定患者患病的可能性案例分析风险评估-案例背景决策目标投资项目存在风险，需要进行评估预测投资失败的可能性案例分析故障诊断-案例背景决策目标机器出现故障，需要进行诊断定位故障原因，制定维修方案案例分析预测分析-案例背景决策目标需要预测未来的销售情况制定销售策略，调整生产计划案例分析决策优化-案例背景决策目标需要选择最佳的决策方案最大化收益、最小化损失案例分析时序预测-案例背景决策目标需要预测未来一段时间内的数据变化提前准备、应对变化案例研究小组讨论分组讨论案例分析，分享不同观点，加深对贝叶斯网络的理解课程总结与展望回顾课程内容，展望贝叶斯网络未来的发展趋势思考题与练习提供思考题和练习，巩固学习成果，激发进一步学习的兴趣参考文献列出相关书籍、论文和网络资源，方便进一步学习和研究。