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我有一个关于贝叶斯网络的基本问题。

  1. 假设我们有一个引擎，它有 1/3 的概率可以停止工作。我将把这个变量称为 ENGINE。
  2. 如果它停止工作，那么你的车就不能工作。如果发动机工作，那么您的汽车将在 99% 的时间内工作。我会称这为一辆车。
  3. 现在，如果您的汽车是旧的（OLD），而不是 1/3 的时间不工作，您的引擎将在 1/2 的时间停止工作。

我被要求首先设计网络，然后分配与表相关的所有条件概率。

我会说这个网络的图表类似于

OLD -> ENGINE -> CAR

现在，对于条件概率表，我执行了以下操作：

OLD   |ENGINE
------------
True  | 0.50
False | 0.33

和

ENGINE|CAR
------------
True  | 0.99
False | 0.00

现在，我在如何定义 OLD 的概率方面遇到了麻烦。在我看来，old 不是与 ENGINE 有 CAUSE 关系的东西，我会说它更像是它的一个特征。也许在图中有不同的方式来表达这一点？如果图表确实正确，我将如何制作表格？

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我猜想 OLD 类似于从外部世界给出的参数。因此，它不是真正的随机变量，可能不应该成为图表的一部分，这取决于你的老师如何看待它。

于 2010-01-27T09:15:08.340 回答
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我认为这里的问题对于谓词 CAR、OLD 和 ENGINE 的含义不够具体。

我可以给它们命名：EngineWorks、CarOld、CarWorks

EngineWorks 和 CarOld 是 CarWorks 的父母。我认为我们可以同意 EngineWorking 和 CarOld 是 CarWorks 的直接原因，如您的问题中所述。我还将 CarOld 建模为 EngineWorks 的父级。我的想法是 CarOld -> EngineOld -> Engine 不起作用。

现在剩下的就是将所需概率拟合到该图的问题。这应该不难。

于 2010-04-13T23:58:15.333 回答