artificial-intelligence - ベイジアン ネットワーク: 独立性と条件付き独立性

Question

ベイジアンネットワークに関して誤解があります。私の主な誤解は、独立性と条件付き独立性です!!

たとえば を計算しなければならない場合 P(Burglary|Johncall)、それはP(Burglary|Johncalls)=P(Burglary)強盗がジョンコールとは無関係であることがわかっているからですか??

Answer 1

強盗は、アラームが与えられたJohnCallsから独立しています。したがって、P（B | A、J）= P（B | A）です。

例を説明する

アイデアは、ジョンはアラームがあることだけをあなたに伝えることができるということです。しかし、アラームがあることをすでに知っている場合は、ジョンからの電話で強盗の可能性について何も新しいことはわかりません。はい、あなたはジョンが警報を聞いたことを知っています、しかしそれはあなたが強盗を求めるときにあなたが興味を持っているものではありません。

条件付き独立

学校では、P（A | B）= P（A）* P（B）の場合に与えられる、無条件の独立についておそらく学んだでしょう。無条件の独立性は物事の計算を容易にしますが、非常にまれにしか発生しません。信念ネットワーク内では、無条件に独立したノードは接続されません。

一方、条件付き独立はもう少し複雑ですが、より頻繁に発生します。これは、別の「分離」ファクトが学習されたときに、2つのイベントの確率が互いに独立することを意味します。