人工智能4--Bayes
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主要内容1.概率论基础2.主观Bayes方法的基本理论3.主观Bayes方法的基本模型前言主观Bayes方法一种不确定性推理算法以概率论中的Bayes公式为基础首先应用于专家系统PROSPECTOR系统和前述推理方法的区别不确定性推理当一个或多个新证据出现时，根据推理
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，计算结论的可信度推理前不知道结论的概率信息主观Bayes方法（条件概率）当一个事件发生后，先验概率如何转变为后验概率推理前知道结论的先验概率信息规则的
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示不一样1.概率论基础条件概率：设A，B是两个随机事件，，则是在B事件已经发生的条件下，A事件发生的概率。乘法定理:全概率公式：设事件满足：⑴两两互不相容，即当时，有⑵⑶样本空间则对任何事件B,有下式成立：称为全概率公式。根据全概率公式及乘法定理可以得到Beyes公式:2.基本理论主观Bayes方法的基本思想由于证据E的出现，使得P(R)变为P(R|E)主观Bayes方法,就是研究利用证据E，将先验概率P(R)更新为后验概率P(R|E)先验概率P(R),即不考虑证据E出现的前提下，结论结论R成立的概2.基本理论一.知识不确定性的表示（产生式规则）其中LS:充分性量度LN:必要性量度P(R):R的先验概率二.基本算法证据E有三种情形1)肯定存在，即P(E)=12)肯定不存在，P(E)=03)不确定，0<P(E)<1在不同的情形下，后验概率的计算方法不同1)证据E肯定存在假设规则如下：IFETHENR根据乘法定理，得到P(R|E)=P(E|R)P(R)/P(E)（式1）P(﹁R|E)=P(E|﹁R)P(﹁R)/P(E)两式相除，得到：勇于开始，才能找到成功的路定义几率函数：则设：则式1变为（式3）（式2）2)证据E肯定不存在P(E)=0同样可以推导出O(R|﹁E)=LN×O(R)其中（式4）将O(x)重新替换成概率，得到：（式5）（式6）讨论：O(x)与P(x)的单调性O(x)与P(x)的单调性相同, 即可从
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上推导出：勇于开始，才能找到成功的路LS和LN的讨论LS表示证据E的存在，影响结论R为真的概率：勇于开始，才能找到成功的路LN表示证据E的不存在，影响结论R为真的概率：O(R|﹁E)=LN×O(R)上述结论也可以直接从公式5,6推导出来LS>1，使得P(R|E)>P(R)LS<1,使得P(R|E)<P(R)LN>1，使得P(R|﹁E)>P(R)LN<1,使得P(R|﹁E)<P(R)例子假设有如下规则:规则1:IFE1THEN(10,1)R1(0.03)规则2:IFE2THEN(20,1)R2(0.05)规则3:IFE3THEN(1,0.002)R3(0.3)求(1)当E1,E2,E3都存在时,P(Ri|Ei)(2)当E1,E2,E3都不存在时,P(Ri|﹁Ei)分析：利用公式5，6答案:练习设有如下推理规则：R1:IFE1THEN(2,0.5)H1R2:IFE2THEN(1,0.2)H2R3:IFE3THEN(5,0.1)H3并且已知P(H1)=0.2,P(H2)=0.1,P(H3)=0.4计算当证据E1,E2,E3存在或不存在时，P(Hi|Ei)或P(Hi|﹁Ei)的值各是多少？(i=1,2,3)3)证据E不确定在现实中,证据往往是不确定的,即无法肯定它一定存在或一定不存在用户提供的原始证据不精确用户的观察不精确推理出的中间结论不精确假设S是对E的观察,则P(E|S)表示在观察S下,E为真的概率,值在[0,1]；此时0<P(E|S)<1，故计算后验概率P(R|S),不能使用Bayes公式可以采用下面的公式修正（杜达公式）（式7）后验概率P(R|S)的计算-1针对杜达公式，分四种情况讨论1）E肯定存在，即P(E|S)=1,且P(﹁E|S)=0，杜达公式简化为：注意：同时利用了公式5勇于开始，才能找到成功的路后验概率P(R|S)的计算-22）E肯定不存在，即P(E|S)=0,P(﹁E|S)=1，杜达公式简化为：注意：同时利用了公式6勇于开始，才能找到成功的路后验概率P(R|S)的计算-33）P(E|S)=P(E)，即E和S无关,利用全概率公式（公式7），杜达公式可以化为：勇于开始，才能找到成功的路后验概率P(R|S)的计算-4当P(E|S)为其它值（非0，非1，非P(E)）时，则需要通过分段线形插值计算：公式8勇于开始，才能找到成功的路后验概率P(R|S)的线性插值图1杜达公式的说明P(E|S)由用户给定，但是P(E)和P(E|S)很难区分和取值解决方法:替代法对于原始证据，由用户给定可信度C(E|S)，对应P(E|S)C(E|S)取值从-5到5的整数-5-4-3-2-1012345P(E|S)=1P(E|S)=0此时公式8变换为公式9公式93.推理模型一.组合证据不确定性的计算组合证据为多个证据的合取时,即E=E1ANDE2AND…En组合证据为多个证据的析取时,即E=E1ORE2OR…En二.证据不确定性的传递(1)对于叶结点证据E的传递该公式基于R-E-S的推理链公式9RES叶结点不确定性的传递三.结论不确定性的合成n条规则都支持同一结论R,这些规则的前提条件E1,E2,…,En相互独立每个证据所对应的观察为S1,S2,…,Sn先计算O(R|Si)，然后再计算所有观察下，R的后验几率计算方法:(公式11)例
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设有如下规则：规则1:IFE1THEN(2,0.001)R规则2:IFE2THEN(100,0.001)R且O(R)=0.1,C(E1|S1)=2,C(E2|S2)=1试画出推理树，并计算O(R|S1,S2)RE1S1E2S2推理树P(R|S1,S2)O(R|Si)P(R|Si)公式9解题步骤：(1)先计算P(R|S1),并计算O(R|S1);利用公式2，公式5，公式9(2)两条规则支持同一个结论，计算O(R|S1,S2);利用公式11
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