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法律研究贝叶斯信念网络的特点是什么？
朴素贝叶斯分类器假设类条件独立性，即给定元组的类标签，属性的值被认为是条件独立的。这定义了评估。
当假设成立时，朴素贝叶斯分类器与多个分类器相比是有效的。它可以表示联合条件概率分布。
它们允许在变量子集中表示类条件独立性。它们支持因果关系的图形结构，可以在其上实现学习。训练好的贝叶斯信念网络用于分类。贝叶斯信念网络也称为信念网络、贝叶斯网络和概率网络。
信念网络由两个组成部分表示，包括一个有向无环图和一组条件概率表。有向无环图中的每个节点定义一个随机变量。变量可以是离散值或连续值。
它们可以对应于信息中给定的某些属性，或者对应于被认为形成关系的“隐藏变量”（例如，在医疗记录的情况下，隐藏变量可以表示一个综合征，描述几个症状，这些症状一起识别某种特定疾病）。
以下是贝叶斯信念网络的特点：
BBN 支持一种利用图形模型捕获特定领域先验知识的方法。该网络可用于加密变量之间的因果依赖关系。
构建网络可能非常耗时，需要大量工作。但网络结构一旦确定，插入新变量就非常简单。
贝叶斯网络适用于处理不完整的数据记录。具有缺失属性的实例可以通过对属性所有可能值的概率进行求和或积分来处理。
由于数据记录与先验知识以概率方式结合，因此该方法对于建模过拟合非常有效。
信念网络可用于对多种知名问题进行建模。一个例子是遗传连锁分析，例如将基因映射到染色体上。通过将基因连锁问题转换为贝叶斯网络上的推理方法，并利用最先进的算法，分析的可扩展性得到了显着提高。
许多应用受益于对信念网络的需求，例如计算机视觉、图像恢复和立体视觉、文件和文本分析、决策支持系统和敏感性分析。将多个应用程序可以简化为贝叶斯网络推理的文本是有益的，因为它减少了为每个应用程序创建专门算法的需求。
更新于： 2022年2月11日
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