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CS188:ArtificialIntelligence
ProbabilityInstructors:DavidSuterandQinceLiCourseDelivered@HarbinInstituteofTechnology[ManyslidesadaptedfromthosecreatedbyDanKleinandPieterAbbeelforCS188IntrotoAIatUCBerkeley.SomeothersfromcolleaguesatAdelaideUniversity.]
TopicsProbabilityRandomVariablesJointandMarginalDistributionsConditionalDistributionProductRule,ChainRule,Bayes’RuleInferenceIndependenceYou’llneedallthisstuffALOTforthenextlectures,somakesureyougooveritnow!可能性随机变量联合和边际分布有条件分配产品规则,连锁规则,贝叶斯规则推理独立在接下来的讲座中,您将需要所有这些东西,因此请确保您现在就复习一下!
InferenceinGhostbustersAghostisinthegridsomewhereSensorreadingstellhowcloseasquareistotheghostOntheghost:red1or2away:orange3or4away:yellow5+away:greenP(red|3)P(orange|3)P(yellow|3)P(green|3)0.050.150.50.3Sensorsarenoisy,butweknowP(Color|Distance)[Demo:Ghostbuster–noprobability(L12D1)]鬼在某处的网格中传感器读数表明正方形离幻影有多近鬼魂:红色1或2:橙色3或4:黄5+距离:绿色
VideoofDemoGhostbuster–Noprobability
UncertaintyGeneralsituation:Observedvariables(evidence):Agentknowscertainthingsaboutthestateoftheworld(e.g.,sensorreadingsorsymptoms)Unobservedvariables:Agentneedstoreasonaboutotheraspects(e.g.whereanobjectisorwhatdiseaseispresent)Model:AgentknowssomethingabouthowtheknownvariablesrelatetotheunknownvariablesProbabilisticreasoninggivesusaframeworkformanagingourbeliefsandknowledge一般情况:观察到的变量(证据):特工了解有关世界状况的某些信息(例如,传感器读数或症状)不可观察的变量:特工需要对其他方面进行推理(例如,物体在哪里或存在什么疾病)模型:Agent对已知变量与未知变量之间的关系有所了解概率推理为我们提供了管理信念和知识的框架
RandomVariablesArandomvariableissomeaspectoftheworldaboutwhichwe(may)haveuncertaintyR=Isitraining?T=Isithotorcold?D=Howlongwillittaketodrivetowork?L=Whereistheghost?WedenoterandomvariableswithcapitallettersRandomvariableshavedomainsRin{true,false}(oftenwriteas{+r,-r})Tin{hot,cold}Din[0,?)Linpossiblelocations,maybe{(0,0),(0,1),
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