分類與預測:貝氏網路 / Classification and Prediction: BayesNet
分類與預測:貝氏網路 / Classification and Prediction: BayesNet
這是巨量資料探勘與統計應用課程的投影片「分類與預測:貝氏網路」。本單元是屬於系列課程中「資料預測級」的第一個單元,處理資料類型是從「類別」來預測「類別」類型的資料。貝式網路(BayesNet)是一種能夠表示變項間因果關係的機率模型,原理簡單、計算速度快,不僅可以用來預測結果,還能推理可能的原因。貝式網路是早期專家決策支持系統最常使用的模型,例如可以用來協助醫生找尋病因。本單元先用簡單「吸菸可能造成生病」的例子來說明貝式網路的運作方式,再來使用Weka來建立貝式網路結構、準備訓練集跟測試集、顯示貝式網路模型以及預測結果。本單元使用了四個我自製的工具來搭配Weka實作貝式網路預測,單元內包含了三個實作學習單跟一份測驗,供同學邊看邊練習。
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