Constructing Bayesian networks

Moderator: Einführung in die Künstliche Intelligenz

Dreamdancer
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Constructing Bayesian networks

Beitrag von Dreamdancer »

Kann mir jemand erklären, wie man auf diese Konstruktion kommt?
Also, ich verstehe die einzelnen Schritte nicht. Wieso mache ich zum Beispiel den Pfeil von Mary auf John oder vom Burglary auf Earthquake? Was folgere ich aus den No und Yes unter den Schaubildern?

Vielen Dank...

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Rodent Bait
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Beitrag von Rodent Bait »

Hi,

Du fügst nacheinander Knoten in beliebiger Reihenfolge ein. Dann prüfst Du für jeden schon bestehenden Knoten, ob er (also das Ereignis, für das der Knoten steht) statistisch unabhängig von dem neu einfgefügten ist (dargestellt in der Formel P(J|M) = P(J)?).

Du machst immer genau dann einen Pfeil, wenn die beiden nicht statistisch unabhängig sind. Das verwirrende daran ist, dass ein Pfeil keinen Kausalzusammenhang, sondern nur eine Korrelation symbolisiert. Die Pfeilrichtung hängt dabei lediglich von der Einfügereihenfolge der Knoten ab.

Wobei sich für mich unmittelbar die Frage anschließt: wie kann ich mit dieser Konstruktion auf eine Darstellung wie in Folie 6 kommen? Wenn John und Mary nicht statistisch unabhängig sind, dann füge ich doch einen der beiden Knoten nach dem anderen ein und müsste so entweder einen Pfeil von Mary zu John oder umgekehrt bekommen.

Dreamdancer
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Beitrag von Dreamdancer »

Und ob etwas statistisch abhängig ist? Beziehe ich das aus meinem persönlichen Wissen über meine Umwelt? Oder brauche ich dafür die Infos von S. 6? Aber dann hätte ich ja eigentlich mein Netzwerk schon ...

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Rodent Bait
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Beitrag von Rodent Bait »

Das überprüfst Du anhand der Formeln, wie sie auf Folie 13ff unten eingeblendet sind. Und das Wissen darüber, was Du in die Formeln einsetzen musst, entnimmst Du der Aufgabenstellung (also der Umwelt).

Ich denke, dass anhand dessen dann auch verschiedene Konstruktionswege des Netzwerkes herausfallen (man kann die Knoten ja prinzipiell in beliebiger Reihenfolge einfügen) - denn üblicherweise hat man ja bestimmte bedingte Wahrscheinlichkeiten gegeben, andere hingegen nicht.

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