人工智能不確定性推理(PPT 93頁)

人工智能
不確定性
條件獨立
概率公式
邊緣化與條件化
貝葉斯法則
貝葉斯網絡的由來
貝葉斯網絡的定義
簡單例子
條件概率表
貝葉斯網絡的概率解釋
貝葉斯網絡的語義
一種貝葉斯網絡構建方法
緊致性與節點順序
條件獨立關係
條件獨立關係圖示
噪聲或關係（1）
噪聲或關係（2）
噪聲或關係（3）
貝葉斯網絡中的精確推理
查詢實例（1）
查詢實例（2）
查詢實例（3）
查詢實例（4）
計變量消元法（1）
例子：
變量消元法（2）
精確推理的複雜度
多連通網絡
貝葉斯網絡的近似推理
後驗概率計算的采樣方法
采樣方法的要素
直接采樣方法
采樣樣本與概率分布
采樣過程舉例（1）
采樣過程舉例（2）
拒絕采樣方法
一致的估計
似然加權方法（1）
似然加權方法（2）
馬爾科夫鏈采樣（1）
馬爾科夫鏈采樣（2）
馬爾科夫鏈采樣的合理性（1）
馬爾科夫鏈采樣的合理性（2）
幾點總結
BN定性描述
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