贝叶斯网络20题目

1、贝叶斯网络五道题事件与贝叶斯的对应关系2、朴素贝叶斯网络的适应性3、D分离的作用是什么？为什么要学习D分离4、在用贝叶斯网进行推断是己知数据来自于哪？用于计算的数据来自于哪？5、高阶联合概率计算低阶联合概率足什么盘思？贝叶斯网络20题1、已知事件A与事件B发生与否伴随出现，根据贝叶斯公式可得到P(B|A) =P(A|B)*M/P_(A)，则 M=()._A、P(AB)B、P(B)C、P (A) D、P(B)2、一个人参加宴会为真的概率为0.2,如果他参加宴会后醉酒为真的概率为0.7, 那么他醉酒为假的概率是多少()A、0. 14B、0. 06C、0. 86D、0. 563、对于变量有二个以上的

2、情况，贝式定理亦成立。P(A|B, C)=P(B|A)*P(A)*M /(P(B)*P(C|B).则 M=().A、P(C|A, B) B、P(A|C)C、P(B|C)D、P(A, B|C)4、(联合概率)表达式p(Vi=vi，V2二V2，Vk二g)称为一个联合概率，即变星 Vx, V2，: Vk的值分别是Vi，v2,-,vk时的概率。联合概率的概率函数必须满足 的条件是()A、0<P(V!，V2 ,VK)<1B、SP(VvV2,.,VK)=lC、1< P(Vi，V2，,Vk)D、SP(Vi，V2,.,VK)=05、(链规则)条件概率链规则的一般形式是P(Vlf V2，-,

3、VK)=()A、nLp(Vi|Vi_1.V1) B、niliPCVilVi-iVi) C、Eb=iP(Vi) D、Ep(Vi)6、对于贝叶斯网中的节点6、Vi和Vj之间的每条无向路径，在路径上的某个节点Vb， 节点Vi和Vj条件独立于给定的节点集W(即I (Vj, Vj|w),则节点Vb满足的条件是()A、在w中，且每条路径都从w开始B、环在w中，路径上的一条弧一条以Vb为头，一条以为尾C、和它的任何后继都不在中，路径上的两条弧都以J为头D、邓和它的任何后继都不在w中，路径上的一条弧一条以Vb为头，一条以Vb为7、给定贝叶斯公式戸（Cjlx） = （P&|cJP（6）/P（x）,公式中

4、P（ cjx）为（）A、先验概率B后验概率C全概率D联合概率8、关于朴素贝叶斯分类器说法正确的是（）A、朴素分类器的假设是当给定类变量时，属性变最之间条件独立B、朴素分类器具有较高的分类准确性C、朴素分类器具有星形结构D、由丁朴素分类器具有星形结构，因此能够有效利用变量之间的依赖关系阅读题目回答9-13题通过对某地区的部分人群进行调査，获得了他们对于的age、income.是否 为student、Credit_rating以及是否购买某品牌的电脑的信息进彳亍了记录。训 练样例如表1,通过训练样例的到表2,表3为根据表2的统计数据，得到的在 分类为YES和NO的条件下各个属性值取得的概率以及YE

5、S和NO在所有样例中取 值的概率。表1RIDageIncomeStudentCredit ratingClass:buys computer1Middle agedHighNoFairNo2Middle agedHighNoExcellentNo3SeniorHighNoFairYes4SeniorMediumNoFairYes5SeniorMediumYesFairYes6SeniorLowYesExcellentNo7YouthLowYesExcellentYes8Middle agedMediumNoFairNo9Middle agedLowYesFairYes10SeniorMediu

6、mYesFairYes11Middle agedMediumYesExcellentYes12YouthMediumNoExcellentYes13YouthHighYesFairYes14SeniorMediumYesExcellentNo9、表2是由表1的数据得到的，表2中的M和N的值应该分别为（）A、14 和 5B5 和 3：9和0D9 和 5表2AgeincomestudentCredit ratingBuy_computerYouthMiddle, agedSeniorHighMediumLowYESNOFairExcellent3242526363YESMN322212323NO5

7、10、表3是由表2得到的，表3中M和N的值分别为（）A、9/14 和 0B、1 和 1/5C、9/14 和 1/5D、0 和 1表3AgeincomestudentCredit ratingBuy_computerYouthMiddle, agedSeniorHighMediumLowYESNOFairExcellent1/32/94/92/95/92/92/31/32/31/3YESMN3/52/52/52/51/52/53/52/53/5NO5/1411、测试样例x=(age=youth, income=medium, student=no, credit_rat ing=excellen

8、t), 则 P (YES |x) = ()a0.0132A ' P(age =youti)jncoine = medium >student =no,crediting .rating = excellent )B、0. 0132 C、0. 067 D、0. 56812、测试样例x=(age=youth, income=medium, student=no, credit_rat ing=excellent), 则 P(NO|x) = ()A、0B、0. 23C、0. 68D、0.26813、试判别样例 x=(age=youth, income 二 me di urn, stud

9、ent二no,credit_rat ing=excellent) J/4于哪类()A、YES B、NO C、既不属于YES,也不属于NO D、属于YES也属于NO14、关于贝叶斯网络的描述正确的是()A、它时一种帮助人们将概率统计应用于复杂领域、进行不确定性推理和数据分 析的工具。B、它是用來表示变量间的连接概率的图形模式。C、它是有向无环图D、在他的回路中，变量之间相互依赖15贝叶斯网络主要应用的领域有()A、模式识别B、辅助智能决策C、医疗诊断D、数据融合阅读例子回答16-20题，教授家的监测系统的报警例子Pe胡教授家住洛杉矶，那里地爲和盗窃时有发生。教授的家里装有警铃，地震和盗窃都有 可

10、能触发警铃。听到警铃后，两个邻居Mary和John nf能会打电话给他。一天Pearl教授接 到Mary的电话，说听到他家的警铃响。Pearl教授想知道他家遭盗窃的町能性。己知：盗窃 发生的概率为0.001：地震发生的概率为0.002；在盗窃发生，地震发生时警铃响的概率为 0.95：盗窃发生，地震未发生时警铃响的概率为0.94：盗窃未发生，地震发生时警铃响的概率为0.29：盗窃未发生且地震未发生时警铃响的概率为O.OOlo16、根据题意町得到贝叶斯网络如图1, Mary和John打电话分别为爭件M和爭件警铃响 的爭件为A,地黑发生的事件为E,盗窃发生的事件为B,补全贝叶斯网络未知节点P和Q分 别为（）A、J 合 AB、J 和 EC. B 和 AD. A 和 JA. P(A, B)B> P(AB)C、P(A, B)D. P(AfB)18、（因果推理,自顶向下）求P（A|B