Лекции 1 Кохов (549043), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

< >

– имя гипотезы

– априорная вероятность,

– количество свидетельств, которые привлекаются,

– номер свидетельства,

– вероятность выполнения свидетельства, при выполнении гипотезы.

– вероятность выполнения свидетельства, при не выполнении гипотезы.

эти свидетельства идут по убыванию важности.

База данных.

< , название, источник получения>

<Грипп, p, 2, {(1, 0.99, 0.01),(2,0.9,0.1)}>

<1, высокая температура, осмотр пациента>

<2, кашель, осмотр пациента >

Рассмотрим два случая.

1) Эпидемии нет. P=0.01.

а) Пришел пациент, у которого только E₁

б) Только E₂

в) E₁ и E₂

2) Эпидемия. P=0.1.

а) Пришел пациент, у которого только E₁

б) Только E₂

в) E₁ и E₂

Недостатки схемы (метода) Байеса.

1. Сложность учета зависимостей свидетельств . Высокая температура, жар – обычно взаимозависимы.

2. Сложность учета неопределенностей в некоторой информации

Для этого вводят шкалы:

Можно использовать лингвистические шкалы

a = [0,5]

0 – свидетельство не выявлено (не наблюдалось)

1 – очень слабо наблюдалось

2 – слабо

3 – средне

4 – сильно

5 – очень сильно

Тогда схема Байеса требует такого пересчета:

,

где А ответ пользователя на вопрос о степени проявления данного свидетельства.

Надо пересчитывать в зависимости от того, что отвечает пользователь.

Эксперты часто с этим не согласны.

На самом деле может быть и:

,при условии, что существует область, где не выполняется ни H, ни H.

,при условии, что существует область, где гипотеза H может и выполняться и не выполняться.

Тернарная логика

{1, 1/2, 0}

1 – строго да; 1/2 – неопределенность; 0 –строго нет

4-зн. Логика

{t,f,,0}

 - неопределенность; 0 –противоречие

6-зн

{-1, -1/2, 0, +1/2, +1, q}

Характеристики

Список файлов лекций