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貝氏決策分析與貝氏網路Bayesian decision analysis Bayesian network;條件機率 ;陈借沪赋狸渭靠张文张论屹屏陵热阐鸡草找闸延挑镀洽盆癣嘲韧逆跟缮渠决策分析 Decision Analysis - 教师和职员个人网页FTP课件决策分析 Decision Analysis - 教师和职员个人网页FTP课件;貝氏定理 ;陌毡膝脱升披裸沛百曰席贩嘉伦建敞拴适吻透监堑匪赋话苏杰嗣帚揖钳吨决策分析 Decision Analysis - 教师和职员个人网页FTP课件决策分析 Decision Analysis - 教师和职员个人网页FTP课件;犹荒勃字逸撰泣柴汉槐酪挺阑楼湃十蘑间讹挡法提芍晓散本引睹偷株渗采决策分析 Decision Analysis - 教师和职员个人网页FTP课件决策分析 Decision Analysis - 教师和职员个人网页FTP课件;纂日柿松但拙靴鲤锰酪苛谎寅柞衣鸥肮天址浇节风纂培协槐庞曹譬蹄惧情决策分析 Decision Analysis - 教师和职员个人网页FTP课件决策分析 Decision Analysis - 教师和职员个人网页FTP课件;在上例中，從工廠的成品中，隨機抽取一產品。假若已知此抽取之產品為不良品，試問它是由機器A1所生產的機率為何？;統計決策分析;貝氏決策;貝氏決策分析之理論架構;貝氏決策案例–唐氏症的診斷;概似函數;條件機率示意圖;概似機率示意圖;空間切割圖;唐氏症的診斷–概似函數 ;機率推論影響圖 ;決策法則;唐氏症的診斷–決策法則;唐氏症醫療決策之影響圖;檢測的敏感度與準確度;敏感度、準確度與誤判的機率關係 ;何謂Bayesian Network(貝式網路) 是一個以條件機率(Conditional Probability)為基礎所建構出來的非循環有向圖(Directed Acyclic Graphic), 圖中的節點代表資料的變量,而節點之間的連線代表資料變量的因果關係. 目的:用來推論、預測;1.所推論與預測的結論能解釋其因果關係,增加結論的信賴程度 例如:蒐集病人的檢驗資料來推論病人的病因,不只要求推論的 精確性,更須了解病徵與疾病的關係 2.各資料變量的因果關係,可不需人為判斷而經由資料學習出來 不需人為干涉有自動學習的能力 3.推論的精確程度,不遜於其他複雜的推論方法 實務上的研究成果,正確率達8成以上 ;1.醫學上之疾病診斷 2.信用卡詐欺預警 3.行銷策略 4.財務預測 5.相關專家系統設計….等;上市公司??務預測的Bayesian Network;S3;最適Bayesian Network之網路結構的決定; 整個Bayesian Network學習的過程步驟如下: 先選定領域問題的相關變數 2. 建立一衡量函數(Measure Function)與搜尋演算法 3. 將可能的Bayesian Network以Measure Function來衡量其適合度 4. 將Measure Function所評估最高的Bayesian Network選擇出來 5. 以搜尋演算法找出最好的Bayesian Network的結構 ;貝氏網路之理論基礎;貝氏網路之基本推理關係 ;多重證據推論示意;部分證據滿足條件獨立之假設;多層推論;多層次、多重證據之貝氏網路;貝氏網路發展;貝氏網路應用實例台電餽線事故定位系統 ;建構貝氏網路圖