•贝叶斯信念网络简介•贝叶斯网络的构建contents•贝叶斯推理目录•贝叶斯网络的应用•贝叶斯网络的优缺点•贝叶斯网络的发展趋势与未来展望01定义与特点定义特点具有图形化表示、概率推理和不确定性处理能力，适用于处理不确定性和不完整性问题。工作原理概率图模型概率推理不确定性处理应用领域故障诊断与预测医疗诊断金融风险评估人工智能与机器学习02确定变量与状态确定问题中的主要变量定义变量的状态确定条件独立性评估变量间的关系构建有向无环图学习参数参数学习的方法贝叶斯网络的参数学习是指确定各个条件概率分布的具体参数。这些参数描述了变量之间条件独立性的具体程度。参数学习的常用算法常用的参数学习方法包括最大似然估计、贝叶斯估计和期望最大化算法等。这些算法可以帮助我们从数据中学习到最佳的参数设置，使得贝叶斯网络能够最好地拟合数据分布。03概率推理010203贝叶斯定理010203推理算法04分类与回归分类回归贝叶斯网络在分类问题中应用广泛，通过建立分类模型，对未知类别的新数据进行分类。贝叶斯网络也可用于回归问题，通过建立回归模型，预测连续变量的取值。VS决策支持系统贝叶斯网络能够处理不确定性和不完整性，提高决策的可靠性和准确性。异常检测05优点高效推理概率性表达易于扩展可解释性强缺点数据要求高参数调整复杂对先验知识依赖性强计算成本高06深度学习与贝叶斯网络的结合贝叶斯网络的概率解释能力深度学习在特征提取上的优势联合优化与模型融合两大数据处理与贝叶斯网络大数据处理的需求并行计算与分布式数据降维与特征选实现针对大规模数据，可以采用分布择在大规模数据中，可以利用贝叶随着大数据时代的到来，如何高效处理、分析和挖掘大规模数据成为关键问题。贝叶斯网络在大数据处理中具有广阔的应用前景。式计算框架，如Hadoop、Spark等，对贝叶斯网络进行并行化处理，提高推理和学习的效率。斯网络进行特征选择和降维，提取关键特征，降低模型复杂度，提高预测精度。可解释AI与贝叶斯网络可解释AI的挑战结构可解释性参数可解释性感谢您的观看THANKS
