人工智能不确定性推理(PPT 93页)

人工智能
不确定性
条件独立
概率公式
边缘化与条件化
贝叶斯法则
贝叶斯网络的由来
贝叶斯网络的定义
简单例子
条件概率表
贝叶斯网络的概率解释
贝叶斯网络的语义
一种贝叶斯网络构建方法
紧致性与节点顺序
条件独立关系
条件独立关系图示
噪声或关系（1）
噪声或关系（2）
噪声或关系（3）
贝叶斯网络中的精确推理
查询实例（1）
查询实例（2）
查询实例（3）
查询实例（4）
计变量消元法（1）
例子：
变量消元法（2）
精确推理的复杂度
多连通网络
贝叶斯网络的近似推理
后验概率计算的采样方法
采样方法的要素
直接采样方法
采样样本与概率分布
采样过程举例（1）
采样过程举例（2）
拒绝采样方法
一致的估计
似然加权方法（1）
似然加权方法（2）
马尔科夫链采样（1）
马尔科夫链采样（2）
马尔科夫链采样的合理性（1）
马尔科夫链采样的合理性（2）
几点总结
BN定性描述
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