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文档简介

贝叶斯网络决策探索贝叶斯网络的理论基础、应用场景以及实践案例。课程导言介绍课程目标、内容安排以及学习方式。什么是贝叶斯网络贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示随机变量之间的依赖关系和概率分布。贝叶斯网络的基本概念节点表示随机变量。边表示变量之间的依赖关系。概率表定义每个节点的条件概率分布。贝叶斯网络的优势1直观用图形表达变量之间的关系。2灵活可以处理不同类型的变量和依赖关系。3高效可以进行高效的推理和学习。贝叶斯网络的应用领域医疗诊断诊断疾病、预测病情发展。风险评估评估投资风险、信用风险。故障诊断定位系统故障、预测设备寿命。预测分析预测市场趋势、销售预测。贝叶斯网络的建模步骤1定义节点和变量。2确定节点之间的依赖关系。3建立节点的条件概率分布。节点定义与概率分布根据问题领域，确定需要分析的变量，并定义每个变量的取值范围和概率分布。父子节点关系构建根据变量之间的因果关系或影响关系，建立节点之间的连接，形成网络结构。定性与定量分析通过定性分析确定网络结构，通过定量分析估计节点的条件概率分布。贝叶斯网络的推理方法贝叶斯网络的推理方法主要有信念传播算法、变量消除算法和蒙特卡洛采样算法等。信念传播算法信念传播算法通过在网络中传递信息，计算节点的边缘概率分布。变量消除算法变量消除算法通过逐步消除网络中的变量，计算节点的边缘概率分布。树型传播算法树型传播算法将网络转化为树形结构，然后进行信息传递，计算节点的边缘概率分布。蒙特卡洛采样算法蒙特卡洛采样算法通过随机抽样，模拟网络中的概率分布，估计节点的边缘概率分布。网络学习算法网络学习算法根据已有的数据，学习网络结构和节点的条件概率分布。EM算法EM算法是一种迭代算法，用于估计网络中的未知参数。结构学习算法结构学习算法用于学习网络的结构，即节点之间的连接关系。贝叶斯网络的性能评估通过各种指标评估贝叶斯网络的性能，例如准确率、召回率、F1值等。案例分析-诊断决策案例背景患者出现某种症状，需要进行诊断。决策目标确定患者患病的可能性。案例分析-风险评估案例背景投资项目存在风险，需要进行评估。决策目标预测投资失败的可能性。案例分析-故障诊断案例背景机器出现故障，需要进行诊断。决策目标定位故障原因，制定维修方案。案例分析-预测分析案例背景需要预测未来的销售情况。决策目标制定销售策略，调整生产计划。案例分析-决策优化案例背景需要选择最佳的决策方案。决策目标最大化收益、最小化损失。案例分析-时序预测案例背景需要预测未来一段时间内的数据变化。决策目标提前准备、应对变化。案例研究小组讨论分组讨论案例分析，分享不同观点，加深对贝叶斯网络的理解。课程总结与展望回顾课程内容，展望贝叶斯网络未来的发展趋势。思考

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