貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、推理與應(yīng)用

前言

　　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian networks）是描述隨機(jī)變量之間依賴關(guān)系的圖形模式，被廣泛用于不確定性問題的智能化求解。它具有多功能性、有效性和開放性（是一個能夠集成其它智能技術(shù)與數(shù)據(jù)處理方法的平臺）等特征，能夠有效地轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)為知識（具有形象直觀的知識表示形式），并利用這些知識進(jìn)行推理（具有類似于人類思維的推理方式），以解決分析、預(yù)測和控制等方面的問題。其有效性已在風(fēng)險管理、信息融合、醫(yī)療診斷、系統(tǒng)控制和生物信息分析等許多領(lǐng)域得到驗證?！　∽詮?0世紀(jì)80年代后期加利福尼亞大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系：Pearl（1988）給出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的嚴(yán)格定義并創(chuàng)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論體系以來，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)獲得了長足的發(fā)展。這些研究主要從貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、推理、集成和應(yīng)用四個方面展開，出現(xiàn)了許多經(jīng)典的方法和算法，也解決了大量的實際問題。　　本書共分五個部分?！　〉谝徊糠质秦惾~斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，包括第1、第2、第3章。第1章介紹在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究中經(jīng)常使用的一些概率公式和方法。第2章從概率模式、圖形模式和它們之間聯(lián)系的視角簡要闡述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論。第3章給出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和推理中可能用到的一些量化方法和標(biāo)準(zhǔn)?！　〉诙糠质秦惾~斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，包括第4章至第l0章。這幾章分別從具有完整數(shù)據(jù)、丟失數(shù)據(jù)、隱藏變量、連續(xù)變量、噪聲和小數(shù)據(jù)集等情況給出了一系列貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法，以及隨環(huán)境變化的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)更新算法。

內(nèi)容概要

　　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是概率理論與圖形理論的結(jié)合，圍繞的一個基本問題是聯(lián)合概率計算?；谪惾~斯網(wǎng)絡(luò)可進(jìn)行聯(lián)合概率的條件和邊緣分解，從而有效降低運算復(fù)雜性，并解決與聯(lián)合概率計算有關(guān)的一系列問題。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，是不確定性知識表示和推理的有力丁具?！　　敦惾~斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)推理與應(yīng)用》按照貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)、推理、集成和應(yīng)用的框架介紹貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論、方法和算法，有助于讀者對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論體系的認(rèn)識和理解，可供相關(guān)專業(yè)的高年級本科生、研究生和科研人員學(xué)習(xí)與參考。

書籍目錄

第一部分　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)第1章　概率論基礎(chǔ)1．1　概率計算公式1．2　貝葉斯方法1．3　貝葉斯概率第2章　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論2．1　概率模式中的條件獨立性2．2　圖形模式中的d—separation性2．3　條件獨立性與d-separation性之間的聯(lián)系2．4　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本定理2．5　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型2．6　變量之間基本依賴關(guān)系和結(jié)點之間基本結(jié)構(gòu)第3章　常用的檢驗方法和評價標(biāo)準(zhǔn)3．1　變量之間依賴關(guān)系檢驗3．2　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用打分標(biāo)準(zhǔn)3．3　分類準(zhǔn)確性評價標(biāo)準(zhǔn)3．4　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)可靠性評價標(biāo)準(zhǔn)第二部分　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)第4章　具有完整數(shù)據(jù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)4．1　基于打分一搜索的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)4．2　基于依賴分析的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)第5章　具有丟失數(shù)據(jù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)5．1　基于近似打分一搜索的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)5．2　基于Gibbs sampling和依賴分析的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)第6章　具有隱藏變量的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)6．1　不考慮隱藏變量的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和道德圖學(xué)習(xí)6．2　發(fā)現(xiàn)隱藏變量6．3　確定隱藏變量取值和維數(shù)6．4　確定局部結(jié)構(gòu)6．5　實驗與分析第7章　具有連續(xù)變量的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)7．1　不離散化連續(xù)變量的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)7．2　離散化連續(xù)變量的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)第8章　具有噪聲的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)8．1　噪聲平滑方法8．2　噪聲平滑過程8．3　實驗與分析第9章　小數(shù)據(jù)集貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)9．1　小數(shù)據(jù)集貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)9．2　小數(shù)據(jù)集貝葉斯網(wǎng)絡(luò)多父結(jié)點參數(shù)的修復(fù)第10章　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)更新學(xué)習(xí)10．1　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)增量學(xué)習(xí)10．2　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性學(xué)習(xí)第三部分　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理第11章　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本推理11．1　統(tǒng)計推斷11．2　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的信念更新11．3　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的信念修正第12章　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類推理12．1　貝葉斯分類器12．2　樸素貝葉斯分類器12．3　廣義樸素貝葉斯分類器12．4　TAN分類器12．5　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器12．6　基于類約束的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器12．7　基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的特征子集選擇12．8　分類器的訓(xùn)練與泛化12．9　基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合預(yù)測第四部分　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)集成第13章　因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)13．1　單連通因果網(wǎng)學(xué)習(xí)13．2　基于依賴分析的因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)13．3　基于結(jié)點排序和局部打分一搜索的因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)13．4　因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)13．5　基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的因果知識表示13．6　因果量化分析第14章　決策貝葉斯網(wǎng)絡(luò)14．1　影響圖的構(gòu)成14．2　影響圖的基本變換和最優(yōu)決策14．3　影響圖舉例第15章　可能貝葉斯網(wǎng)絡(luò)15．1　可能網(wǎng)的概念15．2　可能網(wǎng)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)第16章　動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)16．1　一般動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)16．2　具有平穩(wěn)性和馬爾可夫性假設(shè)約束的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)16．3　幾種特殊的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)16．4　動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器第五部分　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用第17章　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于聚類分析17．1　離散數(shù)據(jù)聚類17．2　自動混合數(shù)據(jù)聚類——AutoClass17．3　基于Gibbs sampling的混合數(shù)據(jù)聚類第18章　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測18．1　經(jīng)濟(jì)周期波動轉(zhuǎn)折點預(yù)測18．2　風(fēng)險預(yù)警18．3　風(fēng)險評估附錄　常用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參考文獻(xiàn)

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