人工智能导论 第4章 不确定性推理方法(导论) 1-41_第1页
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人工智能导论第4章不确定性推理方法(导论)1-41by文库LJ佬2024-05-30CONTENTS引言贝叶斯网络马尔科夫决策过程蒙特卡洛方法概率图模型贝叶斯优化01引言引言概述：

不确定性推理方法概述。表格章节内容：

不确定性推理方法概述。概述概述贝叶斯网络:

介绍贝叶斯网络的基本原理和应用领域。马尔科夫决策过程:

解释马尔科夫决策过程在不确定性推理中的作用。蒙特卡洛方法:

探讨蒙特卡洛方法在处理不确定性问题中的应用。概率图模型:

介绍概率图模型在推理中的重要性。贝叶斯优化:

讨论贝叶斯优化在优化问题中的作用。表格章节内容表格章节内容方法描述应用领域贝叶斯网络基于概率图的模型风险评估马尔科夫决策过程最优决策模型强化学习蒙特卡洛方法随机模拟方法模拟分析概率图模型图结构表示概率关系数据挖掘贝叶斯优化基于贝叶斯推断的优化参数调优02贝叶斯网络贝叶斯网络基本概念：

贝叶斯网络的定义和特点。基本概念节点与边:

解释贝叶斯网络中节点和边的含义及关系。条件概率表:

说明条件概率表在贝叶斯网络中的作用。推理算法:

介绍贝叶斯网络中常用的推理算法及其实现原理。学习方法:

讨论贝叶斯网络的学习方法和参数调优策略。03马尔科夫决策过程马尔科夫决策过程马尔科夫决策过程基本原理：

马尔科夫决策过程的基本概念和数学模型。表格章节内容：

马尔科夫决策过程模型比较。基本原理状态空间:

定义马尔科夫决策过程中的状态空间和状态转移。奖励函数:

解释奖励函数在马尔科夫决策过程中的作用和设计原则。值函数:

讨论值函数在马尔科夫决策过程中的重要性和计算方法。策略优化:

探讨如何优化马尔科夫决策过程的策略选择。表格章节内容表格章节内容模型特点应用领域马尔科夫链离散状态转移序列决策马尔科夫决策过程带决策策略强化学习马尔科夫随机场概率图模型图像识别马尔科夫逻辑网络逻辑结构化表示自然语言处理04蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法基本原理：

蒙特卡洛方法的概念和应用领域。基本原理随机抽样:

介绍蒙特卡洛方法中的随机抽样技术和应用场景。收敛性分析:

讨论蒙特卡洛方法的收敛性分析和误差估计方法。重要性抽样:

解释重要性抽样在蒙特卡洛方法中的作用和优化策略。变换抽样:

探讨变换抽样方法在蒙特卡洛模拟中的应用和效果评估。05概率图模型概率图模型概念介绍：

概率图模型的基本原理和类型分类。表格章节内容：

概率图模型比较及应用领域。贝叶斯网络:

详细介绍贝叶斯网络的结构和推理方法。马尔科夫随机场:

解释马尔科夫随机场的定义和条件随机场的关系。隐马尔科夫模型:

讨论隐马尔科夫模型的应用和参数估计算法。因子图模型:

探讨因子图模型在概率推理中的作用和效率优化策略。表格章节内容表格章节内容模型特点应用领域贝叶斯网络有向图表示风险评估马尔科夫随机场无向图表示图像识别隐马尔科夫模型状态转移模型语音识别因子图模型因子化概率分布数据挖掘06贝叶斯优化贝叶斯优化优化方法：

贝叶斯优化的基本思想和算法流程。优化方法优化方法高斯过程:

介绍高斯过程在贝叶斯优化中的应用和参数调优方法。贝叶斯优化算法:

讨论贝叶斯优化的常见算法及其收敛性分析。超参数调

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