Artificial intelligence 如何使用贝叶斯网络计算条件概率查询

我正在学习我的人工智能课程中的贝叶斯网络。 有人知道如何计算所附图片中的因果推断和诊断推断吗

贝叶斯网络实例

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有很多方法可以从贝叶斯网络中进行推理，其中最简单的方法就是

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枚举适用于因果推理和诊断推理。区别在于找出结果基于原因证据的可能性（因果推理）与找出原因基于结果证据的可能性（诊断推理）。

有很多方法可以从贝叶斯网络进行推理，其中最简单的方法就是

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枚举适用于因果推理和诊断推理。区别在于找出原因证据（因果推理）与找出原因证据（诊断推理）的可能性。尼克·拉森的答案是好的。我将详细说明如何为您的问题提供有效的解决方案，因为您可能正在寻找更具体的解决方案

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问题1:p（C | E）。在经济环境为正（E=1）的情况下，拥有有前途的职业（C=1）的概率是多少

我们使用贝叶斯网的因子结构，根据因子变量写出完整的联合概率

请注意，您刚刚使用了总概率定律来引入潜在变量（S和J），然后将它们边缘化（求和）。我用“hat”来指not（在你上面的问题中）。还要注意的是，一旦你应用了总概率的规则，贝叶斯网就为你做了很多艰苦的工作，它允许你将联合概率分解成一些较小的条件概率

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问题2:p（E | C）。鉴于我们观察到您的职业前景良好（C=1），经济环境良好（E=1）的概率是多少

在这里，我们实际上需要在第一行应用贝叶斯规则。请注意，您有一个恼人的归一化常数P（C），它贯穿始终。这个术语的解决方法与你解决问题1的方法大致相同：

问题1解决了p（C=1 | E=1）的计算。我省略了P（C=0 | E=1）=0.5425的计算，但它的过程与问题1相同

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现在你可以解p（E | C）=.38/.65125=.583了，尼克·拉森的答案很好。我将详细说明如何为您的问题提供有效的解决方案，因为您可能正在寻找更具体的解决方案

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问题1:p（C | E）。在经济环境为正（E=1）的情况下，拥有有前途的职业（C=1）的概率是多少

我们使用贝叶斯网的因子结构，根据因子变量写出完整的联合概率

请注意，您刚刚使用了总概率定律来引入潜在变量（S和J），然后将它们边缘化（求和）。我用“hat”来指not（在你上面的问题中）。还要注意的是，一旦你应用了总概率的规则，贝叶斯网就为你做了很多艰苦的工作，它允许你将联合概率分解成一些较小的条件概率

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问题2:p（E | C）。鉴于我们观察到您的职业前景良好（C=1），经济环境良好（E=1）的概率是多少

在这里，我们实际上需要在第一行应用贝叶斯规则。请注意，您有一个恼人的归一化常数P（C），它贯穿始终。这个术语的解决方法与你解决问题1的方法大致相同：

问题1解决了p（C=1 | E=1）的计算。我省略了P（C=0 | E=1）=0.5425的计算，但它的过程与问题1相同

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现在你可以解出p（E | C）=.38/.65125=.583

边缘话题。相关问题最好在边缘话题之外提问。相关问题最好以书面形式提出