3.4 本章小结

本章介绍了贝叶斯推理方法和贝叶斯网络推理方法，贝叶斯推理方法需要根据观测空间的先验知识来实现对观测空间里的物体的识别。在给定证据的条件下，贝叶斯推理能提供一种计算条件概率即后验概率的方法。贝叶斯网络是一种图形化的建模工具，它提供了一种表示变量之间因果关系的方法，可以用来发现隐藏在数据中的知识，主要是将有向无环图与概率理论有机结合，进行不确定性推理。本章重点介绍了贝叶斯网络的结构学习方法，基于统计依赖的搜索方法、基于评分的搜索方法以及基于两类方法相结合的混合搜索方法。随着大数据时代的到来，数据挖掘技术的日新月异，贝叶斯网络也会在智能决策与推断领域发挥更大的作用。