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改造推理演算法
發布時間：2022-12-15 23:59:19A. 模糊推理演算法與隸屬函數有什麼關系
模糊推理演算法與隸屬函數的關系：隸屬函數
是計算模糊評判結果的重要值。
模糊推理演算法是指通過對現實對象的分析，處理數據並構建模糊型數學模型。用隸屬關系將數據元素集合靈活成模糊集合，確定隸屬函數，進行模糊統計多依據經驗和人的心理過程，它往往是通過心理測量來進行的，它研究的是事物本身的模糊性。
B. 演算法式和推理式區別
演算法式和推理式區別：
【定義】演算法式是把解決問題的所有可能的方案都列舉出來，逐一嘗試。此種方式雖然可以保證解決問題，但效率不高。其優點是能夠保證問題的解決，但費時費力。
當問題復雜、問題空間很大時，很難依靠這種策略來解決問題。另外，有些問題也許沒有現成的演算法或尚未發現其演算法，對這種問題演算法策略將是無效的。
【特點】為達目標，有時會有迂迴狀態。
【例子】曲線救國：產生於抗日戰爭期間，指採取直接的手段不能夠解決，比如正面抗擊日本侵略軍的話，能力不夠，就只好採取間接的，效果可能慢一些的，發動軍隊及以外的各界人士和力量。
或者從側面迂迴牽制干擾的策略，一點一點地爭取和保衛勝利果實，有時候可能還要放棄一部分已經得到手的東西，但斗爭的大方向不變。也就是有時候為了達到目的，不得已擴大與目標的距離。
C. 樸素貝葉斯的推理學習演算法
樸素貝葉斯的推理學習演算法
貝葉斯公式簡易推導式：
樸素貝葉斯的樸素在於假設B特徵的每個值相互獨立，所以樸素貝葉斯的公式是這樣的
學習與分類演算法：
(1)計算先驗概率和條件概率
拉普拉斯平滑：
（2）代入被測樣本向量，得到不同類別P，再根據後驗概率最大化，取P最大的類別作為該標簽類別。
樸素貝葉斯優點在於對於小規模數據很好，適合多分類。缺點是數據輸入形式敏感而且特徵值之間的相互獨立很難保證帶來的影響。
D. 概率圖模型的概率圖模型的推理演算法
根據網路結構與查詢問題類型的不同,概率圖模型的推理演算法有
（1）貝葉斯網路與馬爾可夫網路 中解決概率查詢問題的精確推理演算法與近似推理演算法,其中具體包括精確推理中的VE演算法、遞歸約束演算法和團樹演算法,以及近似推理中的變分近似推理和抽樣近似推理演算法;（2）解決MAP查詢問題的常用推理演算法;（3）混合網路的連續與混合情況闡述其推理演算法;（4）暫態網路的精確推理、近似推理以及混合情況下的推理。
E. 4-pgmpy-擴展推理方法
簡單的說就是自己給pgmpy模型添加新的功能,這里目標,實現方法,經驗總結
這里我們要給pgmpy添加新的推理演算法,我們會將模型參數邊緣化得到需要的查詢結果
簡單的說分為三步
簡單的說分為三步
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