Weka中的贝叶斯网络类和变量分析.pdf

Weka 中的贝叶斯网络类和变量分析 全同学 著 因为涉及的接口等地方很多，所以我一般情况下不对接口类的东西进行描述。对于一些 重要的变量和类，有必要进行详细说明，这在程序中似乎没有足够的讲解，有必要性。 我试图按照程序或者数学逻辑的顺序进行一一解释，同时兼顾一些非常关键的限制条件 类。 把贝叶斯牧师的照片放在下边以便膜拜。 贝叶斯(1702 （壬午年）-1763) Thomas Bayes，英国数学 家。1702 年出生于伦敦，做过神甫。1742 年成为英国 皇家学会会员。1763 年4 月7 日逝世。贝叶斯在数学方 面主要研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基 础理论，并创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函 数、统计推断、统计的估算等做出了贡献。1763 年发表 了这方面的论著，对于现代概率论和数理统计都有很重 要的作用。贝叶斯的另一著作《机会的学说概论》发表 于1758 年。贝叶斯所采用的许多术语被沿用至今。 首先，要构建一个网络。 We useNij(1 ≤i ≤n, 1 ≤j ≤qi) to denotethe number of records in Dfor which pa(xi ) takes its jth value.We use Nijk(1 ≤i ≤n, 1 ≤j ≤qi, 1 ≤k≤ri) to denote the number of records in Dfor which pa(xi) takes its jth value and for which xitakes its kth value. So,Nij =Pr ik=∑Nijk 理解Nijk 的含义是有好处的。中文表达是，Xi 的地i 个属性取第j 个值得 时候，xi 本身取第K 个值的时候数据的数量。我看的K2 算法的数学含义就写在下边公式： 几乎所有方法都与hill climbing 的思想有些关系，但是实现上略有不同。 Arcs 是弧线的意思。Manual 里边给出的意思是：hill climbing add arcs with a fixed ordering of variables.Specific option: randomOrderif true a random ordering of the nodes is made at the beginning of the search. Iffalse(default) the ordering in the data set is used. The only exception in both cases is that in case the initial network is a naive Bayes network (initAsNaiveBayessettrue) the class variable is made first in the ordering. 因为local 和global 里边都会有k2 等算法，所以我觉得这几句话也是必要的： local score metrics: Learning a network structure BS can be considered an optimization problem where a quality measure of a network structure given the training dataQ(BS|D) needs to be maximized. global score metrics: A natural way to measure how well a Bayesian net-work performs on a iven data set is to predict it