Байесовская сеть: различия между версиями
Tanya (обсуждение | вклад) (Новая страница: «'''Байесовская сеть''' (или байесова сеть, байесовская сеть доверия, англ. Bayesian network, belief ne…») |
(нет различий)
|
Версия от 01:49, 9 августа 2016
Байесовская сеть (или байесова сеть, байесовская сеть доверия, англ. Bayesian network, belief network) — графическая вероятностная модель, представляющая множество переменных и их вероятностных зависимостей посредством ациклического орграфа. Например, байесовская сеть может быть использована для вычисления вероятности того, чем болен пациент по наличию или отсутствию ряда симптомов, основываясь на данных о зависимости между симптомами и болезнями. Математический аппарат сетей Байеса создан американским учёным Джудой Перлом, лауреатом Премии Тьюринга (2011).
Формально, байесовская сеть — это ациклический орграф, каждой вершине которого соответствует случайная переменная, а дуги графа кодируют отношения условной независимости между этими переменными. Вершины могут представлять переменные любых типов, быть взвешенными параметрами, скрытыми переменными или гипотезами. Существуют эффективные методы, которые используются для вычислений и обучения байесовских сетей.
Если переменные байесовской сети являются дискретными случайными величинами, то такая сеть называется дискретной байесовской сетью. Байесовские сети, которые моделируют последовательности переменных, называют динамическими байесовскими сетями. Байесовские сети, в которых могут присутствовать как дискретные переменные, так и непрерывные, называются гибридными байесовскими сетями. Байесовская сеть, в которой дуги помимо отношений условной независимости кодируют также отношения причинности, называют причинно-следственными байесовскими сетями (англ. causal bayesian networks).