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贝叶斯分析方法研究

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运行结果后，检查ISS贝叶斯-1/(5)alignment贝叶斯分析(准贝叶斯分析类型-1/)的对齐情况，它既不是纯的贝叶斯分析也不是非-0/虽然quasi-(quasi-) 贝叶斯方法仍然有很多缺点，但是通过quasi-(quasi-) 分析方法可以非常容易地创建一些全新的分析进程，并且这个分析进程可以非常灵活地进行数据处理 。

1、第10天:NLP补充——朴素 贝叶斯(Naive-Bayes1，简介贝叶斯 Method由来已久 ， 而贝叶斯中“plain”一词的来源是假设特征是相互独立的 。这种假设使得naive 贝叶斯算法变得简单，但有时会牺牲一定的分类精度 。当然，它有着坚实的理论基础，同时处理很多问题时直接高效 ， 很多高级的自然语言处理模型也可以从中进化而来 。所以学习贝叶斯 method是研究自然语言处理非常好的切入点 。

2、 贝叶斯推理的案例40岁接受常规X线检查的女性中，患乳腺癌的概率为1% 。如果一个女人患有乳腺癌 ， 她的胸部x光检查呈阳性的概率是80% 。如果一个女人没有乳腺癌，她胸部x光检查呈阳性的概率是9.6% 。有一个这个年龄段的女性，胸部x光呈阳性，那么她患乳腺癌的实际概率是多少？如果把乳腺癌患者和非乳腺癌患者看作两个互斥事件H和一个H ， 那么它们的概率分别为P(H)和P(一个H)；以阳性胸片为H和H中可观察到的共同特征D，其在两个事件中出现的概率分别为P(D/H)和P(D/H)；然后，当D出现时，可以基于上述概率信息计算事件H发生的概率P(H/D) 。

3、 贝叶斯网络原理_用 贝叶斯网络建模和推理 贝叶斯网络横跨人工智能(AI)、统计学、认知科学、哲学等多个领域 。贝叶斯 Network是J.Pearl在70年代末80年代初AI领域的一次危机中引入的 。他主张用概率论作为似是而非推理的基?。?并开发了贝叶斯 network作为表达和计算概率置信度的实用工具 。本书对贝叶斯网络基础和实际应用进行了深入的介绍，并对构建贝叶斯网络所使用的技术进行了广泛的讨论 。

【贝叶斯分析方法研究】本书共18章，绪论，包括自动推理、置信概率推理、贝叶斯网络等 。2.命题逻辑；3.概率演算；4、贝叶斯网络；5.build贝叶斯network；6.变量消去推理；7.阶乘排除推理；8.调整推理；9、图分解建模；10，最大似然；11、概率推理的复杂性；12、编译贝叶斯网络；13、利用局部结构推理；14.信念传播的近似推理；15、随机抽样近似推理；16,

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