给定以下贝叶斯网络确定概率。
在图1所示的网络上,假设:
P("alternator broken"=true) = 0.02
P("no charging"=true | "alternator broken"=true) = 0.95
P("no charging"=true | "alternator broken"=false) = 0.01.
What is P("no charging"=false)? How is it derived?
你如何确定“没有充电”,而没有“风扇带断裂”的信息?下列情况是否属实:P(“无充电”=假)=P(“发电机损坏”=真)*P(“无充电”=真“发电机坏掉”=真)+P(“发电机损坏”=假)*P(“无充电”=“发电机损坏”=假)E 211
发布于 2016-11-23 13:08:06
这不可能
若要计算给定BN的P("no charging")
,您将丢失fanbelt broken
的优先项。另外,no charging
的CPT也未指定,因为no charging
依赖于fanbelt broken
。
但你可能会想
对您所拥有的信息所能做的最好的就是忽略fanbelt broken
。如果P( "charging" | "alternator broken")
的值是通过对fanbelt broken
的正确期望得到的,则结果是正确的。如果后者是真的,这意味着fanbelt broken
已经被淘汰(之和),并且它的影响被纳入了CPT的充电。
https://stackoverflow.com/questions/40754313
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