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私はここではかなり新しいですが、助けてほしい質問があります。私は機械学習、特にベイジアン ネットワークを勉強しています。私が解決しようとしている問題は次のとおりです。

病気の可能性がある牛を考えてみましょう。この病気は、偽陽性率が 0.05、偽陰性率が 0.01 の牛乳検査で検出できます。このテストは 5 日間連続で行われ、5 つの結果が得られます。一連の結果が与えられたら、病気の状態を判断します。初日の感染の事前確率が 0.001 であり、特定の日の感染の状態が前日の状態のみに依存し、感染が翌日まで持続する確率が .70 であると仮定します。 、新しい感染の確率は0.002です。

次に、一連の結果が与えられ、それらの結果に基づいていくつかのものを決定するように求められました。この問題に対してネットワークを構築する方法がよくわかりません。

ありがとう。

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図に示すように、これはいわゆる「隠れマルコフ モデル」(HMM) です。その用語を検索すると、多くの情報が表示されるはずです。

于 2013-11-15T19:39:09.167 に答える