概率图模型试题解析.pdf

试题解析 王 泉 中国科学院大学网络空间安全学院 2016年11月 如右图所示有向图 节点G的马尔可夫毯为 A D E B I J C D E I J D D E F H I J 1 如右图所示有向图 节点G的马尔可夫毯为 A D E B I J C D E I J D D E F H I J 有向图节点的马尔可夫毯 父节点 子节点 子节点的父节点 1 如右图所示有向图 节点G的马尔可夫毯为 A D E B I J C D E I J D D E F H I J 有向图节点的马尔可夫毯 父节点 子节点 子节点的父节点 1 如右图所示无向图 节点G的马尔可夫毯为 A D E B I J C D E I J D D E F H I J 2 如右图所示无向图 节点G的马尔可夫毯为 A D E B I J C D E I J D D E F H I J 2 无向图节点的马尔可夫毯 邻接节点 如右图所示无向图 节点G的马尔可夫毯为 A D E B I J C D E I J D D E F H I J 2 无向图节点的马尔可夫毯 邻接节点 一阶规则通常不包括 A 谓词 B 全称量词 C 逻辑变量 D 个体对象 3 一阶规则通常不包括 A 谓词 B 全称量词 C 逻辑变量 D 个体对象 3 一阶规则 好瓜 根蒂蜷缩 脐部凹陷 一阶规则通常不包括 A 谓词 B 全称量词 C 逻辑变量 D 个体对象 3 一阶规则 好瓜 根蒂蜷缩 脐部凹陷 以下模型中属于概率图模型的有 可多选 A 决策树 B 感知机 C 支持向量机 D 受限玻尔兹曼机 4 以下模型中属于概率图模型的有 可多选 A 决策树 B 感知机 C 支持向量机 D 受限玻尔兹曼机 4 以下模型中属于贝叶斯网络的有 可多选 A 马尔可夫随机场 B 隐马尔可夫模型 C 条件随机场 D 朴素贝叶斯分类器 5 以下模型中属于贝叶斯网络的有 可多选 A 马尔可夫随机场 B 隐马尔可夫模型 C 条件随机场 D 朴素贝叶斯分类器 5 以下模型中属于判别式模型的有 可多选 A 朴素贝叶斯分类器 B 隐马尔可夫模型 C 条件随机场 D 隐狄利克雷分配 LDA 模型 6 以下模型中属于判别式模型的有 可多选 A 朴素贝叶斯分类器 B 隐马尔可夫模型 C 条件随机场 D 隐狄利克雷分配 LDA 模型 6 生成式模型建模 判别式模型建模 以下模型中属于判别式模型的有 可多选 A 朴素贝叶斯分类器 B 隐马尔可夫模型 C 条件随机场 D 隐狄利克雷分配 LDA 模型 6 生成式模型建模 判别式模型建模 如右图所示无向图 它的团包括 可多选 A A B A B C A B C D A B C D 7 如右图所示无向图 它的团包括 可多选 A A B A B C A B C D A B C D 7 如右图所示无向图 它的极大团包括 可多选 A A B A B C A B C D A B C D 8 如右图所示无向图 它的极大团包括 可多选 A A B A B C A B C D A B C D 8 如右图所示有向图 以下陈述正确的有 可多选 A B和C关于F条件独立 B B和G关于F条件独立 C B和G关于 C F 条件独立 D B和G关于 C F H 条件独立 9 节点D head to head 节点F被观测 不阻塞 如右图所示有向图 以下陈述正确的有 可多选 A B和C关于F条件独立 B B和G关于F条件独立 C B和G关于 C F 条件独立 D B和G关于 C F H 条件独立 9 节点D head to head 节点F被观测 不阻塞 节点C tail to tail 未被观测 不阻塞 节点E head to tail 未被观测 不阻塞 如右图所示有向图 以下陈述正确的有 可多选 A B和C关于F条件独立 B B和G关于F条件独立 C B和G关于 C F 条件独立 D B和G关于 C F H 条件独立 9 节点D head to head 节点F被观测 不阻塞 节点C tail to tail 被观测 阻塞 节点E head to tail 未被观测 不阻塞 如右图所示有向图 以下陈述正确的有 可多选 A B和C关于F条件独立 B B和G关于F条件独立 C B和G关于 C F 条件独立 D B和G关于 C F H 条件独立 9 节点D head to tail 未被观测 不阻塞 节点F head to tail 被观测 阻塞 如右图所示有向图 以下陈述正确的有 可多选 A B和C关于F条件独立 B B和G关于F条件独立 C B和G关于 C F 条件独立 D B和G关于 C F H 条件独立 9 节点H head to head 未被观测 阻塞 如右图所示有向图 以下陈述正确的有 可多选 A B和C关于F条件独立 B B和G关于F条件独立 C B和G关于 C F 条件独立 D B和G关于 C F H 条件独立 9 节点H head to head 被观测 不阻塞 如右图所示有向图 以下陈述正确的有 可多选 A B和C关于F条件独立 B B和G关于F条件独立 C B和G关于 C F 条件独立 D B和G关于 C F H 条件独立 9 若A为假命题 B为真命题 以下命题中假命题有 可多选 A B C D 10 若A为假命题 B为真命题 以下命题中假命题有 可多选 A B C D 10 写出以下两个概率图模型联合分布的因子分解式 11 写出以下两个概率图模型联合分布的因子分解式 11 1 已知四个随机变量 分别代表CLOUDY SPRINKLER RAIN和 GRASS WET 它们之间构成的贝叶斯网络如图所示 计算 1 在 1 的条件下 1 的概率 2 在 1 的条件下 1 的概率 12 1 0 1 0 1 0 9 0 0 5 0 5 1 0 1 1 0 99 0 01 1 0 0 9 0 1 0 1 0 9 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 5 0 5 1 0 1 0 8 0 2 0 0 2 0 8 已知四个随机变量 分别代表CLOUDY SPRINKLER RAIN和 GRASS WET 它们之间构成的贝叶斯网络如图所示 计算 1 在 1 的条件下 1 的概率 2 在 1 的条件下 1 的概率 12 1 0 1 0 1 0 9 0 0 5 0 5 1 0 1 1 0 99 0 01 1 0 0 9 0 1 0 1 0 9 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 5 0 5 1 0 1 0 8 0 2 0 0 2 0 8 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 12 1 0 1 0 1 0 9 0 0 5 0 5 1 0 1 1 0 99 0 01 1 0 0 9 0 1 0 1 0 9 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 5 0 5 1 0 1 0 8 0 2 0 0 2 0 8 1111 1 1 1 1 1 1 1 1 0 99 0 1 0 8 0 5 0 0396 1110 1 1 1 1 0 1 0 0 0 99 0 5 0 2 0 5 0 0495 1101 1 1 0 1 1 0 1 1 0 9 0 1 0 2 0 5 0 009 1100 1 1 0 1 0 0 0 0 0 9 0 5 0 8 0 5 0 18 12 1 0 1 0 1 0 9 0 0 5 0 5 1 0 1 1 0 99 0 01 1 0 0 9 0 1 0 1 0 9 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 5 0 5 1 0 1 0 8 0 2 0 0 2 0 8 1011 1 0 1 0 1 1 1 1 0 9 0 9 0 8 0 5 0 324 1010 1 0 1 0 0 1 0 0 0 9 0 5 0 2 0 5 0 045 1001 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 9 0 2 0 5 0 0 1000 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 8 0 5 0 0 12 1 0 1 0 1 0 9 0 0 5 0 5 1 0 1 1 0 99 0 01 1 0 0 9 0 1 0 1 0 9 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 5 0 5 1 0 1 0 8 0 2 0 0 2 0 8 1111 1110 1101 1100 1111 1110 1101 1100 1011 1010 1001 1000 0 0396 0 0495 0 009 0 18 0 0396 0 0495 0 009 0 18 0 324 0 045 0 0 0 0 0 2781 0 6471 0 4298 1 1 1 1 1 0 1 1 0 12 1 0 1 0 1 0 9 0 0 5 0 5 1 0 1 1 0 99 0 01 1 0 0 9 0 1 0 1 0 9 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 5 0