Содержание
- Введение 1
- Теоретические основы байесовского вывода 2
- - Теорема Байеса и ее интерпретация 2.1
- - Априорные и апостериорные распределения 2.2
- - Выбор априорного распределения 2.3
- Моделирование коллективных решений с использованием байесовских сетей 3
- - Представление знаний в байесовских сетях 3.1
- - Обучение байесовских сетей 3.2
- - Инференция в байесовских сетях 3.3
- Разрешение противоречий в коллективных оценках 4
- - Весовые методы агрегации мнений 4.1
- - Использование методов машинного обучения для разрешения противоречий 4.2
- - Оценка надежности источников информации 4.3
- Практические примеры и анализ 5
- - Байесовский подход в медицинской диагностике 5.1
- - Анализ финансовых рисков с использованием байесовских сетей 5.2
- - Принятие решений в инженерии с учетом неопределенности 5.3
- Заключение 6
- Список литературы 7