[人工智能]概率图模型--贝叶斯网络

概率图模型–贝叶斯网络 – 潘登同学的Machine Learning笔记

概率图模型

什么是概率图

概率图只是一个框架, 是一种方法论, 跟计算机中的万物皆可动规的思路一样;

概率图是概率论与图论的结合产物, 为统计推理和学习提供了一个统一灵活的框架;

概率图模型提供了一个描述框架, 使我们能够将不同领域的知识抽象为概率模型, 将各种应用中的问题都归结为计算概率模型里某些变量的概率分布, 从而将知识表示和推理分开来

其实图论也不是必要的, 只是借用了图的一些特点来描述概率模型, 如果你对图论感兴趣, 那么你可以去康康潘登同学的图论笔记

概率图模型的三要素–表示、推理、学习

概率图模型的表示

图中节点: 表示变量

图中边: 表示局部变量间的概率依赖关系

• 概率图模型的表示刻画了模型的随机变量在变量层面的依赖关系, 反应出问题的概率结构, 为推理算法提供了数据结构, 概率图模型的表示方法主要有贝叶斯网络, 马尔科夫随机场, 因子图等;

  • 贝叶斯网络

  

  • 马尔科夫随机场

  

  • 因子图

  

• 概率图模型表示主要研究的问题是, 为什么联合概率分布可以表示为局部势函数的联乘积形式, 如何在图模型建模中引入先验知识;

概率图模型的推理

• 求解边缘概率
  $$p({\mathbf{x}}_{\mathbf{a}})=\sum _{\mathbf{x}╲{\mathbf{x}}_{\alpha }}$$

• 求最大后验概率状态
  $$X^{?}=\underset{\mathbf{x}\in \chi }{\mathrm{argmax}}p(\mathbf{x})$$

• 求归一化因子
  $$Z=\sum _{\mathbf{x}}\prod _c{?}_c({\mathbf{x}}_{\mathbf{c}})$$

概率图模型的学习

• 参数学习: 已知图模型的结构, 学习模型的参数;

• 结构学习: 从数据中推断变量之间的依赖关系;

三者的联系

贝叶斯网络

但在此之前要引入一些预备知识;

朴素贝叶斯

• 贝叶斯公式
  $$P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$$

• 机器学习下的贝叶斯公式

把B理解为具有某种特征X, 把A理解为具有某种标签Y;改写贝叶斯:
$$P(Y|X)=\frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)}$$

深刻理解 上面的公式左边是要求解的先验概率!!! 右边是从历史数据中获取的, 历史数据即知道X和Y也能计算P(X|Y), 而我们要求的是, 在已知X的条件下Y出现的概率(也就是由因索果);

注意 上面公式成立的条件: 特征间相互独立

其实跟我们的PCA的结果一样, 其实也跟多元线性回归的假设一样(多元线性回归不允许出现多重共线性, 因为系数不能解释, 而机器学习没有这个假设, 但是存在相关关系会让机器学习的数据质量下降, 这里不做详细讨论)

• 由特征独立再改写贝叶斯

则有:
$$P(X)=P(x_1)P(x_2)?P(x_n)(x_i\in X(i=1,2,\dots ,n)$$

所以:
$$P(X|Y)=P(x_1|Y)P(x_2|Y)?P(x_n|Y)$$

贝叶斯公式:
$$P(Y|X)=\frac{{\prod }_{i=1}^{n}P(x_i|Y)P(Y)}{{\prod }_{i=1}^{n}P(x_i)}$$

上式也被称为朴素贝叶斯

贝叶斯网络

有向无环图模型, 是一种模拟人类推理过程中因果关系的不确定处理模型, 其网络拓扑构造是一个有向无环图;

本质还是贝叶斯那套

• 示意图
  

贝叶斯网络有向无环图中的节点表示随机变量 { x 1 , x 1 , … , x n } \{x_1, x_1, \ldots, x_n\} {x1?,x1?,…,xn?}(可以是可观测到的变量、隐变量、未知参数等); 认为有因果关系(非条件独立)就可以相连;

如上图中的Smoking会导致lung Cancer, 就可以相连, 边权值就是条件概率;

提到了非条件独立, 我们先说条件独立

条件独立

上图可以表示为
$$P(S,C,X,B,D)=P(S)P(L|X)P(B|X)P(X|C,S)P(D|C,B)$$

• 问题 联合概率的乘积为什么能表示局部条件概率表的乘积？

因为条件独立;

3个重要的链接模型

• head-to-tail(最重要)

  • c未知
    $$P(a,b,c)=p(a)p(c|a)p(b|c)?p(a,b)=p(a)p(b)$$

  所以a,b不独立;

  • c已知
    $$\begin{array}{rl}P(a,b|c)& =\frac{P(a,b,c)}{P(c)}\\ & =\frac{P(a)P(c|a)P(b|c)}{P(c)}\\ & =\frac{P(ac)P(b|c)}{P(c)}\\ & =P(a|c)P(b|c)\end{array}$$
    所以a,b(条件)独立;

• tail-to-tail

  • c未知
    $$P(a,b,c)=p(a)p(c|a)p(b|c)?p(a,b)=p(a)p(b)$$

  所以a,b不独立;

  • c已知
    $$\{\begin{array}{l}P(a,b|c)=\frac{P(a,b,c)}{P(c)}\\ P(a,b,c)=P(c)P(a|c)P(b|c)\end{array}?P(a|c)P(b|c)$$

  所以a,b(条件)独立;

• head-to-head

  • 无论c知不知道
    $$P(a,b,c)=P(a)P(b)P(c|a,b)$$

  所以a,b独立;

深刻理解独立与条件独立

独立与条件独立没啥关系, 只是字面上很相近;

• 独立与条件独立不能互推, 看如下反例:

  • 第一个反例是独立推不出条件独立：有两枚正反概率均为 50% 的硬币，设事件 A 为第一枚硬币为正面，事件 B 为第二枚硬币为正面，事件 C 为两枚硬币同面。A 和 B 显然独立，但如果 C 已经发生，即已知两枚硬币同面，那么 A 和 B 就不（条件）独立了。

  • 第二个反例是条件独立推不出独立：有一枚硬币正面的概率为 99%，另一枚反面的概率为 99%，随机拿出一枚投掷两次，事件 A 为第一次为正面，事件 B 为第二次为正面，事件 C 为拿出的是第一枚硬币。可以算出来 P(B) = 0.5 但 P(B|A) = 0.9802，说明 A 和 B 不独立，但如果 C 已经发生，即已知了拿出的是第一枚硬币，那么 A 和 B 就（条件）独立了。

回到 联合概率的乘积表示为局部条件概率表的乘积

$$P(S,C,X,B,D)=P(S)P(L|X)P(B|X)P(X|C,S)P(D|C,B)$$

• 观察这一条

当已知Bronchitis时, Somking就与Dyspnoea相互独立了, 所以他俩就没啥关系, Dyspnoea就只取决于Bronchitis了,
所以就可以将$P(Dyspnoea|Bronchitis,Somking)写成P(Dyspnoea|Bronchitis)$

看到了吧, 概率图的优势就来了, 就把原本两组的参数, 化简为一组了;

详解边权值

上面说的参数就是边权值, 边权值才是我们模型要训练的模型!!!

上图蓝色框的就是参数, 如第一个参数0.9表示: 已知C=0,B=0时, D=0的概率;

如果不用图结构来表示的话, 就还需要一组’S’的参数(因为S也间接指向D), 那么左边的要 $2\times 2\times 2=8$, 那么参数的个数就要$8\times 2=16$个;

所以图模型的条件独立给我们极大的减少了模型的参数;

再说说朴素贝叶斯为啥叫朴素?

因为朴素贝叶斯假设所有自变量都是独立的, 如果表示在图中就是没有边的图, 全是散点, 很简单, 很朴素，所以也叫朴素贝叶斯;

贝叶斯网络就是这样了, 继续下一章吧！pd的Machine Learning