润哥人工智能习题-Bayes可信度

发布于 2021-07-07  73 次阅读


1. 设有如下知识:

R: IF E1 THEN (20,1) H1(0.06)
R2: IF E2 THEN (10,1) H2(0.05)
R3: IF E3 THEN (1,0.08) H3(0.4)

求: 当证据E1, E2, E3存在时, P(Hi | Ei) 的值各是多少?

解:

2. 设有如下规则:

R1: IF E1 THEN H (0.8)
R2: IF E2 THEN H (0.6)
R: IF E3 THEN H (-0.5)
R4: IF E4 AND (E5 OR E6) THEN E1 (0.7)
Rs :IF E7 AND E8 THEN E3 (0.9)
且已知
CF(E2) = 0.8, CF(E4) = 0.5, CF(E5) = 0.6, CF(E6) = 0.7, CF(E7) = 0.6, CF(E8) =
0.9

求: H 的综合可信度 CF(H)。

解:

得:

得:

得:

得:

得:

3. 设 Ω = {红,黄,绿}, 有如下概率分配函数

m({∅},{红}, {黄}, {红, 黄}, {绿}, {红, 黄, 绿}) = (0, 0.5, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1)

设 A = {红, 黄},求:m(Ω)、Bel(A) 和 Pl(A) 的值。

解:

markdown的KaTeX公式好难导入,好像也没有合适好用的插件。

如堕五里雾中
最后更新于 2022-03-28