Fehlendes Verständnis : Baysche Netze |
| 17.10.2010, 18:39 | Don83 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||||||
| Fehlendes Verständnis : Baysche Netze ich versuche mich gerade ein wenig in Baysche Netze einzuarbeiten, sowie in die Erstellung und Anwendung von Junction trees. Hier wird das eigentlich ganz gut erklärt aber ich verstehe nunmal nicht alles http://user.cs.tu-berlin.de/~rammelt/probnet/index.html Also ich weis grundsätzlich was ein Basches Netz ist. Wir haben Knoten, und das sind quasi Ereignisse bedingt durch die Elternknoten. So nun aber die Verständnisprobleme.
Ok, das sind dann die Tabellen, die CPTs , conditional probability tables, die man einfach anhand von multiplikation der Eltern tables erstellt? Dann ... d-seperation ist klar... Probleme bereitet mir momentan die Inferenz.
Also das verstehe ich nicht so ganz. Sind diese Tabellen nicht die selben Tabellen wie die CPTs? Ich dachte die CPTs werden anhand der vorhergehenden Elterntabellen erstellt. Und dann mein Hauptproblem...
Ist diese Tafel nun eine Tafel ALLER knoten des kompletten Netzwerks oder ist dies jeweils eine Tafel pro Kind+Eltern. Wenn damit gemeint wäre Kind+Eltern wäre mir das klar. Aber wenn es um eine Verbundswahrscheinlichkeitstafel des kompletten Netzes geht weis ist irgendwie nicht so recht was man damit berechnen soll. Also was sagt diese Tafel genau aus? Würde mich über Denkhilfen freuen, bin grade ein wenig am Panik schieben, da ich ein wenig unter zeitdruck bin und einfach auf dem Schlauch stehe 
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