贝叶斯网络模型分析（贝叶斯网络结构图）
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摘要预览：
贝叶斯网络基本原理
1、贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。利用贝叶斯公式转换成后验概率。根据后验概率大小进行决策分类。
2、贝叶斯网络跨越了包括人工智能(AI)、统计学、认知科学及哲学在内的多个领域。贝叶斯网络是上个世纪70年代末80年代初在AI领域经历的一场危机中由J.Pearl引入的。
3、构建贝叶斯网络可以通过络该网三种不同的连接方式来进行。贝叶斯网络三种基本连接方式：同父结构，V型结构，顺序结构。
4、朴素贝叶斯(Naive Bayesian)是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。
贝叶斯网络模型具体作用,举个列子说明
1、其中D表示观察到的数据贝叶斯网络模型分析，也成为Evidence， w表示相应的参数。 p(D|w)表示似然函数(likehood function)。P(w)成为参数w的先验。p(w|D)表示参数w的后验概率。 所以可以得到贝叶斯网络模型分析：其中 优点：图模型分为三类。
2、根据问题和数据，确定网络中的变量和因果关系。在纸上或计算机上绘制贝叶斯网络的结构图。使用节点来表示每个变量，使用箭头来表示变量之间的因果关系。
3、我正在编制一个让用户输入野生植物的几个特征 比如树叶的形状 根的长短等等 推测这个野生植物的名称。 我是准备在数据库里编好每种植物的特征 然后用用户的输入去挨个比对， 最终用贝叶斯网络算出可能性最高的数种植物列出。
怎么通俗易懂地解释贝叶斯网络和它的应用
我们首先呢下载贝叶斯网络工具箱再个呢解压压缩包然后将工具箱中bnt文件夹复制到matlab工具箱文件夹中（D：\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox）最后是打开matlab2014a，贝叶斯网络是处理不确定信息做有效的表示方法之一。
贝叶斯网络的用途是用于建模和推理不确定性问题。贝叶斯网络是一种概率图模型，由一组节点和有向边组成，用于表示随机变量之间的依赖关系。节点表示随机变量，有向边表示条件依赖关系。
贝叶斯网络本身是一种不定性因果关联模型。贝叶斯网络与其他决策模型不同，它本身是将多元知识图解可视化的一种概率知识表达与推理模型，更为贴切地蕴含了网络结点变量之间的因果关系及条件相关关系。
贝叶斯统计应用如下：贝叶斯网络是由美国计算机科学家朱迪亚·珀尔(Judea pearl1936-)在20世纪80年代开发的随后，很快就被应用于医疗领域。医疗场景下，一般是根据病人的症状和检查的数值去尽量查明疾病。
贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。
贝叶斯网络结构学习 BN结构学习就是利用训练样本数据，寻找对数据和先验知识拟合的最好的网络拓扑结构。学习分为完备数据结构学习和不完备数据结构学习两种情况。
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