Questions tagged «bayesian-network»

两个随机变量A和B在统计上是独立的。这意味着在流程的DAG中：当然是。但这是否也意味着从B到A没有前门？(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) 因为这样我们应该得到。因此，如果是这样，统计独立性是否自动意味着缺乏因果关系？P(A|do(B))=P(A)P(A|do(B))=P(A)P(A|do(B))=P(A)

40 independence  causality  bayesian-network  dag 

神经网络，贝叶斯网络，决策树和Petri 网络之间的区别是什么，即使它们都是图形化模型并直观地描述因果关系。

30 machine-learning  neural-networks  bayesian-network  fuzzy 

我有两个分类器 答：朴素的贝叶斯网络 B：树（单连接）贝叶斯网络 在准确性和其他度量方面，A的性能比B差。但是，当我使用R包ROCR和AUC进行ROC分析时，事实证明A的AUC高于B的AUC。这是为什么发生了什么？ 真阳性（tp），假阳性（fp），假阴性（fn），真阴性（tn），敏感性（sen），特异性（spec），阳性预测值（ppv），阴性预测值（npv）和A和B的精度（acc）如下。 +------+---------+---------+ | | A | B | +------+---------+---------+ | tp | 3601 | 769 | | fp | 0 | 0 | | fn | 6569 | 5918 | | tn | 15655 | 19138 | | sens | 0.35408 | 0.11500 | | spec …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

贝叶斯网络和马尔可夫过程有什么区别？ 我相信我理解两者的原理，但是现在当我需要比较两者时，我感到迷失了。它们对我的意义几乎相同。当然不是。 还可以链接到其他资源。

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network 

我刚刚碰到了这篇论文，该论文描述了如何通过混合效应建模来计算测量的可重复性（又称可靠性，又称类内相关性）。R代码为： #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) #compute n0, the repeatability adjustment n = as.data.frame(table(my_data$unit)) k = nrow(n) N = sum(n$Freq) n0 = (N-(sum(n$Freq^2)/N))/(k-1) #compute the adjusted repeatability Rn = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

我正在处理贝叶斯层次线性模型，这里是描述它的网络。 ÿYY代表超市中某产品的每日销售额（已观察）。 XXX是已知的回归矩阵，包括价格，促销，星期几，天气，假期。 1小号SS是每种产品的未知潜在库存水平，这会导致最多的问题，并且我认为是二进制变量的向量，每个产品一个，其中表示缺货，因此该产品不可用。 即使在理论上未知，我也通过HMM对每个产品进行了估算，因此可以将其视为X。我只是为了适当的形式主义而决定对它进行着色。1个11 ηη\eta是任何单个产品的混合效果参数，其中考虑的混合效果是产品价格，促销和缺货。 b 1 b 2ββ\beta是固定回归系数的向量，而和是混合效应系数的向量。一组代表品牌，另一组代表风味（这是一个例子，实际上我有很多组，但是为了清楚起见，这里我只报告两个）。b1个b1b_1b2b2b_2 Σ b 1 Σ b 2ΣηΣη\Sigma_{\eta}，和是混合效果的超参数。Σb1个Σb1\Sigma_{b_1}Σb2Σb2\Sigma_{b_2} 因为我有计数数据，所以可以说我将每个产品的销售额都视泊松分布在回归变量上的条件而定（即使对于某些产品，线性近似成立，而对于其他产品，零膨胀模型更好）。在这种情况下，我将有一个乘积（这仅适用于那些对贝叶斯模型本身感兴趣的人，如果您发现它不感兴趣或不琐碎，请跳至该问题：））：ÿYY Ση〜我w ^（α0，γ0）Ση∼IW(α0,γ0)\Sigma_{\eta} \sim IW(\alpha_0,\gamma_0) Σb1个〜我w ^（α1个，γ1个）Σb1∼IW(α1,γ1)\Sigma_{b_1} \sim IW(\alpha_1,\gamma_1) α 0，γ 0，α 1，γ 1，α 2，γ 2Σb2〜我w ^（α2，γ2）Σb2∼IW(α2,γ2)\Sigma_{b_2} \sim IW(\alpha_2,\gamma_2)，已知。α0，γ0，α1个，γ1个，α2，γ2α0,γ0,α1,γ1,α2,γ2\alpha_0,\gamma_0,\alpha_1,\gamma_1,\alpha_2,\gamma_2 η〜ñ（0，Ση）η∼N(0,Ση)\eta \sim N(\mathbf{0},\Sigma_{\eta}) b1个〜ñ（0，Σb1个）b1∼N(0,Σb1)b_1 \sim N(\mathbf{0},\Sigma_{b_1}) b2〜ñ（0，Σb2）b2∼N(0,Σb2)b_2 \sim N(\mathbf{0},\Sigma_{b_2}) ＆Sigma; ββ〜ñ（0，Σβ）β∼N(0,Σβ)\beta \sim N(\mathbf{0},\Sigma_{\beta})，已知。ΣβΣβ\Sigma_{\beta} λ吨我Ĵ ķ= …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

这里的术语是一团糟。“结构方程”与“建筑桥梁”一样模糊，而“贝叶斯网络” 本质上并不是贝叶斯。因果关系之神朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）说得更好，这两个模型流派几乎相同。 那么，重要的区别是什么？ （令我惊讶的是，截至本文撰写时，SEM的Wikipedia页面甚至还没有包含“网络”一词。）

19 sem  bayesian-network  causality 

我试图了解因果贝叶斯网络中的d-分离逻辑。我知道算法的工作原理，但我不完全理解为什么 “信息流”如算法中所述工作。 例如，在上图中，让我们以为我们只有X，没有观察到其他变量。然后根据d分离的规则，信息从X流向D： X影响A，这是P（A ）≠ P（A | X）P（一种）≠P（一种|X）P(A)\neq P(A|X)。可以，因为A导致X，并且如果我们知道X的影响，那么这会影响我们对原因A的信念。信息流。 X影响B，即P（B ）≠ P（B | X）P（乙）≠P（乙|X）P(B)\neq P(B|X)。这是可以的，因为由于我们对X的了解而改变了A，所以A处的更改也会影响我们对其原因B的信念。 X影响C，即。之所以可以，是因为我们知道B受其间接效应X的偏见，并且由于B受X的偏见，这将影响B的所有直接和间接影响。C是B的直接效应，它受我们对X的了解的影响。P（C）≠ P（C| X）P（C）≠P（C|X）P(C)\neq P(C|X) 好了，到目前为止，对我来说一切都很好，因为信息流是根据直观的因果关系发生的。但是在这种方案中，我没有得到所谓的“ V型结构”或“对撞机”的特殊行为。根据d-分离理论，B和D是上图中C的常见原因，它表示，如果我们未观察到C或其任何后代，则来自X的流量信息将在C处阻塞。 ，但是我的问题是为什么？ 从上面的三个步骤开始，从X开始，我们看到C受关于X的知识的影响，并且信息流根据因果关系发生。d-分离理论说，由于没有观察到C，所以我们不能从C转到D。但是我认为，既然我们知道C是有偏见的，而D是C的原因，那么D也应该受到影响，而理论却相反。我显然在思维模式中缺少某些东西，但看不到它是什么。 因此，我需要一个解释，说明如果没有观察到C，为什么信息流会阻塞在C处。

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

我正在学习概率图形模型，这是一本用于自学的书。有向无环图（DAG）中的边是否代表因果关系？ 如果我想构建贝叶斯网络，但不确定箭头的方向怎么办？所有数据将告诉我观察到的相关性，而不是它们之间的相互联系。我知道我要问的太多了，因为我确信接下来的章节将解决这些问题，但这只是我不能停止思考的原因。

13 causality  graphical-model  bayesian-network  dag 

最近，我阅读了有关贝叶斯神经网络（BNN）[Neal，1992]，[Neal，2012]的一些论文，这些论文给出了神经网络中输入和输出之间的概率关系。通过MCMC训练这种神经网络，这与传统的反向传播算法不同。 我的问题是：使用这种神经网络有什么优势？更具体地说，您能否提供一些更适合BNN而非NN的示例？

12 bayesian  neural-networks  bayesian-network 

我希望这个问题可能没有确切的答案。但是我过去使用过许多机器学习算法，并且正在尝试了解贝叶斯网络。我想了解在什么情况下，或者您选择在哪种类型的问题上使用贝叶斯网络而不是其他方法？

12 machine-learning  bayesian-network 

我目前正在Daphne Koller在Coursera上参加PGM课程。这样，我们通常将贝叶斯网络建模为变量的因果关系图，这些变量是观察数据的一部分。但是在PyMC教程和示例中，我通常看到它的建模方式与PGM或至少我感到困惑。在PyMC中，任何观察到的真实世界变量的父母通常都是您用来对变量建模的分布参数。 现在我的问题确实是一个实际的问题。假设我有3个变量用于观察数据（A，B，C）（仅出于此目的，假设它们都是连续变量）。从某些领域的知识来看，可以说A和B导致C。因此，我们在这里有一个BN-A，B是父母，C是孩子。现在从BN方程P（A，B，C）= P（C | A，B）* P（A）* P（B） 我可以说A和B是一些具有一定mu和sigma的正态分布，但是如何建模P（C | A，B）？我想学习的一般想法是如何使用PyMC学习此BN，以便可以查询BN。还是我必须以某种方式用模型的参数来增加BN。 使用pymc可以解决此问题吗？还是我的基本原理有误？ 任何帮助，将不胜感激！

12 bayesian  inference  bayesian-network  pymc 

我想更好地理解费舍尔的精确测试，因此设计了以下玩具示例，其中f和m分别对应于男性和女性，而n和y对应于“苏打水消耗”，如下所示： > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 显然，这是一个极大的简化，但是我不希望上下文妨碍您。在这里，我只是假设男性不喝苏打水，女性不喝苏打水，并想看看统计程序是否得出相同的结论。 在R中运行fisher精确测试时，得到以下结果： > fisher.test(soda_gender) Fisher's Exact Test for Count Data data: soda_gender p-value = 0.007937 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.0000000 0.4353226 sample estimates: odds ratio 0 在这里，由于p值为0.007937，我们可以得出结论，性别和苏打水消费是相关的。 我知道费舍尔精确检验与超基因组分布有关。因此，我想使用该方法获得相似的结果。换句话说，您可以按以下方式查看此问题：有10个球，其中5个标记为“雄性”，5个标记为“雌性”，您随机抽出5个球而不进行替换，并且看到0个雄性球。这种观察的机会是什么？为了回答这个问题，我使用了以下命令： > …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

当我阅读贝叶斯网络时，我遇到了“ 马尔可夫毯 ”一词，并对其在贝叶斯网络图中的独立性感到困惑。 马尔可夫毯子简短地说，每个节点仅依赖于其父代，子代和子代父代（图中节点A的灰色区域）。 这个BN，的联合概率是多少？P(M,S,G,I,B,R)P(M,S,G,I,B,R)P(M,S,G,I,B,R) （来源：aiqus.com） 如果我遵循步骤“仅父项”独立规则，则为： P(M|S)P(S|G,I)P(I|B)P(R|B)P(G)P(B)P(M|S)P(S|G,I)P(I|B)P(R|B)P(G)P(B) P(M | S)P(S | G,I)P(I | B)P(R | B)P(G)P(B) 但是，如果遵循马尔可夫毯子独立性，则会得出此结果（注意是不同的）：P(I|G,B)P(I|G,B)P(I|\mathbf{G},B) P(M|S)P(S|G,I)P(I|G,B)P(R|B)P(G)P(B)P(M|S)P(S|G,I)P(I|G,B)P(R|B)P(G)P(B)P(M | S)P(S | G,I)P(I | \mathbf{G},B)P(R | B)P(G)P(B) 那么，这个国阵的正确联合概率是多少？ 更新：AIQUS中此问题的交叉链接 和 以下各章和图表： 替代文字http://img828.imageshack.us/img828/9783/img0103s.png 替代文字http://img406.imageshack.us/img406/3788/img0104l.png

11 bayesian  bayesian-network