Описание тега bayesian-networks

Байесовская сеть - это вероятностная графическая модель, которая представляет набор случайных величин и их зависимости условных вероятностей с помощью направленных ациклических графов (DAG), узлы которых являются случайными величинами: они могут быть наблюдаемыми величинами, скрытыми переменными, неизвестными параметрами или гипотезами и представлены Условные вероятности Таблица (СРТ). Ребра представляют собой условные зависимости, где несвязанные узлы представляют переменные, которые условно независимы друг от друга. Каждый узел связан с функцией вероятности, которая принимает в качестве входных данных определенный набор значений для родительских переменных узла и дает вероятность переменной, представленной узлом. Например, если родителиm логические переменные, то функция вероятности может быть представлена ​​таблицей 2m записи, по одной записи для каждой из 2m возможные комбинации его родителей true или false.

Байесовские сети могут быть определены экспертом в случаях, когда имеется предварительная информация, или могут быть изучены на основе данных обучения. Есть два этапа обучения: изучение структуры и изучение параметров. При обучении структуры алгоритмы пытаются найти лучший DAG, который описывает данные, а при обучении параметров, которые обеспечивают соответствие CPT данным и выбранной структуре.

Байесовские сети могут использоваться во множестве приложений, например, они могут использоваться для представления вероятностных отношений между заболеваниями и симптомами. Учитывая симптомы, сеть можно использовать для вычисления вероятностей наличия различных заболеваний. Еще одно распространенное применение этой модели - представление генных регуляторных сетей (GRN), где каждый узел является геном, а края представляют вероятность того, что каждый ген регулирует другой.