因果排除论证：一种因果贝叶斯网络分析.pdf
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第23卷第2期山东科技大学学报(社会科学版)Vol.23No.2
2021年4月JournalofShandongUnivers让yofScienceandTechnology(SocialSciences)Apr.2021
因果排除论证!一种因果贝叶斯网络分析
吴东颖，朱林蕃
(复旦大学哲学学院，上
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复杂贝叶斯网络在安全评估因果量化分析中的深度探索与应用
一、引言
1.1研究背景与意义
在数字化时代，网络已成为社会运转的关键基础设施，广泛渗透于经济、政治、文化等各个领域。随着网络技术的迅猛发展，网络安全问题也日益严峻。从个人隐私泄露到企业商业机密被盗，从关键基础设施遭受攻击到国家网络主权面临威胁，网络安全事件频繁发生，给个人、组织和国家带来了巨大的损失和风险。据相关数据显示，全球范围内网络安全事件造成的经济损失逐年攀升，仅在2023年，因网络攻击导致的经济损失就高达数千亿美元。
为了应对这些挑战，网络安全评估作为保障网络安全的重要手段，变得愈发重要。通过对网络系统的安全性进行全面、系
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*/63 感谢大家！ 恳请大家批评指正！ */63 举例说明这三种情况 */63 将上述结点推广到结点集 D-separation：有向分离 对于任意的结点集A，B，C，考察所有通过A中任意结点到B中任意结点的路径，若要求A，B条件独立，则需要所有的路径都被阻断(blocked)，即满足下列两个前提之一： A和B的“head-to-tail型”和“tail-to-tail型”路径都通过C； A和B的“head-to-head型”路径不通过C以及C的子孙； */63 有向分离的举例 Gas和Radio是独立的吗？给定Battery呢？Ignition呢？Starts呢？Moves
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维普资讯
计算机科学2002Vo1．29N-9．5
对一种贝叶斯网络学 习算法的改进及试验分析
ImprovementtoaDependencyAnalysisBasedBa yesianNetworkLearningAlgorithm andExperiments
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数据仓库与数据挖掘 第7章 贝叶斯网络 * 贝叶斯网络是20世纪80年代发展起来的，最早由Judea Pearl于1986年提出，多用于专家系统，成为表示不确定性知识和推理问题的流行方法。 贝叶斯网络最早起源于贝叶斯统计分析，它是概率理论和图论相结合的产物。 本章通过引例讨论贝叶斯网络需要解决的问题；介绍贝叶斯概率基础；对贝叶斯网络进行概述；讲解贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法；讲述 SQL Server 2005中贝叶斯网络的应用方法。 7.l 引例 先看一个关于概率推理的例子。图7．1中有6个结点：参加晚会(party，PT)、宿醉(hangover，HO)、患脑瘤(b
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从数据中学习贝叶斯网络
Anders L. Madsen
HUGIN EXPERT A/S
March 2012
大纲
贝叶斯网络的构建
参数学习
序列学习
结构学习
2
从数据中学习贝叶斯网络
贝叶斯网络包含了一个图形结构(DAG)和一组条件概率表(CPTs -参数)
贝叶斯网络的构建是作为一个劳动密集型知识获取工具
这种够构造可以是自动或半自动的(根据数据库中的案例和专家知识)
学习结构框架
学习一批概率事件
学习连续概率
3
学习一个贝叶斯网络
诱导结构的图形表示
数据和专家知识的融合
估算参量
数据和专家知识的融合
4
胸部诊所
呼吸短促(D)可能是由于肺结核（T）、肺癌（L）、支气
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六、贝叶斯信念网络 朴素贝叶斯分类器假定类条件独立，即给定样本的类标号Y，属性的值X之间相互条件独立。 但在实践中，变量之间的依赖可能存在。贝叶斯信念网络不要求给定类的所有属性都条件独立，而是允许指定哪些属性条件独立。它提供一种因果关系的图形。 * * * * 某水文站内装有一个小型的警报系统，与该警报是否拉响相关的因素有：洪水到来、地震发生，同时该系统还肩负着安全警报的功能，当水文站发生入室盗窃时，警报同样也会拉响。 而洪水的到来与降雨情况有关，地震的发生会反映在地震监测仪的报告中。同时，入室盗窃也会带来地震监测仪的扰动。在水文站以往的数据库中，关于以上这些因素都能找到详细的记录。 那么如何
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贝叶斯网络 北京10月机器学习班 邹博 2014年11月9日 历史遗留：对偶问题 邹博 在解决具体某个问题P的时候，往往由于参数、定义域等问题，不好直接处理。但可以把问题P转换成与之等价的问题Q。通过解决Q问题，来得到P问题的解。这时，Q问题就叫做P问题的“对偶问题”。 July 很抽象，跟没说一样 对偶问题 给定M个整数和某定值s，要求从M个数中选择若干个数（同一个整数不能多次选择），使得被选中的数的和为s。输出满足条件的选择数目。 如：从1、2、3、4、5、6、7、8、9中选择若干数，使得它们的和为40。 对偶图：Voronoi图和Delaunay剖分 Delaunay三角
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贝叶斯网络介绍
Anders L. Madsen
HUGIN EXPERT A/S
2012.03
大 纲
贝叶斯网络的定义
贝叶斯网络的规范和结构
概率推理和证据
条件独立和解释
2
贝叶斯网络的定义
一个贝叶斯网络N=(G,P)包含：
一组节点V和节点之间的有向弧E ⊆ V × V
节点与有向弧共同构成了一个非循环的有向图
（DAG） G=（V,E）
每个节点X ∈ V拥有有限个域，例如||X|| = n.
对于每个节点X及其父类？（Parents）Y1, . . . , Yn都有条件概率
P(X | Y1, . . . , Yn)成立
下面对于不确定度的一种数学解释为
3
模型设定
贝
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数据仓库与数据挖掘 第7章 贝叶斯网络 第7章 贝叶斯网络 7.1 引例 7.2 贝叶斯概率基础 7.3 贝叶斯网络概述 7.4 贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法 7.5 工具包应用 7.1 引例 参加晚会后，第二天早晨呼吸中有酒精味的可能性有多大？ 如果头疼，患脑瘤的概率有多大？ 如果参加了晚会，并且头疼，那么患脑瘤的概率有多大？ 7.2 贝叶斯概率基础 7.2.1 先验概率、后验概率和条件概率 7.2.2 条件概率公式 7.2.3 全概率公式 7.2.4 贝叶斯公式 7.2.1 先验概率、后验概率和条件概率 先验概率：根据历史的资料或主观判断所确定的各种时间发生的概率 后验概率：通过贝叶斯
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贝叶斯网络-苏霞.pdf
ThenamBeeoijfintgheFoDreepsatrStmtuedniot
北京理工大学信息系统及安全对抗部实验门名中称心
贝叶斯网络
硕士研究生苏霞
2020年06月21日
内容提要
•背景简介
•基本概念
•算法原理
•优劣分析
•应用总结
•参考文献
2
背景简介
•预期收获
–1.深入理解贝叶斯网络的原理。
–2.了解朴素贝叶斯和马尔可夫链。
3
背景简介
•逆概问题
–正向概率：假设袋子里有N个白球，M个黑球，摸出黑球的
概率是多大
–逆向概率：假设我们事先不知道袋子里黑白球的比例，摸出
好几个球后观察这些球的颜色，那么我们可以对袋子里的黑
白球的比例作出什么样的推测
4
背
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2006 6 6
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