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Causality: Model, Reasoning, and Inference
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2022年4月17日 (日) 13:02的版本
添加374字节
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2022年4月17日 (日) 13:02
完成到1.2.2
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【说明】本书无中文版,故目录内容是自己翻译的,所看的是英文第二版
【说明】本书无中文版,故目录内容是自己翻译的,所看的是英文第二版
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【备注】好难,有些内容理解的不深刻因而写的不太好,我只能抛砖引玉,需要更厉害的人在初版基础上进一步迭代
== 书籍简介 ==
== 书籍简介 ==
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* 介绍了条件独立的定义以及5个性质,对称,消去,弱连接,合并与插入。
* 介绍了条件独立的定义以及5个性质,对称,消去,弱连接,合并与插入。
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这些性质被称作graphoid公理,并给出了直观的解释。
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这些性质被称作graphoid公理,并在书中给出了直观解释。
'''1.2 图和概率 Graphs and Probabilities 12'''
'''1.2 图和概率 Graphs and Probabilities 12'''
1.2.1 图的记号与术语 Graphical Notation and Terminology 12
1.2.1 图的记号与术语 Graphical Notation and Terminology 12
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* 结点,边,邻边,路径,DAG,根节点,树,链,完全图
1.2.2 贝叶斯网络 Bayesian Networks 13
1.2.2 贝叶斯网络 Bayesian Networks 13
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* 介绍了马尔可夫父母的定义,这有利于简化贝叶斯模型的输入信息,以及马尔可夫兼容性的定义。
1.2.3 d-分离准则 The d-Separation Criterion 16
1.2.3 d-分离准则 The d-Separation Criterion 16
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1.2.4 贝叶斯网络推断 Inference with Bayesian Networks 20
1.2.4 贝叶斯网络推断 Inference with Bayesian Networks 20
Haojie
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