Examples of using Bayesian network in English and their translations into Norwegian
{-}
-
Colloquial
-
Ecclesiastic
-
Ecclesiastic
-
Computer
Edit Bayesian networks.
Rediger Bayesiansk nettverk.There are several equivalent definitions of a Bayesian network.
Det finnes flere ekvivalente definisjoner av bayesianske nettverk.Editing Bayesian network- Wikipedia.
Bayesiansk nettverk- Wikipedia.This is demonstrated by the fact that Bayesian networks on the graphs.
Dette blir bevist av fakta at de bayesianske nettverk grafene.X is a Bayesian network with respect to G if, for any two nodes u, v.
X er et bayesiansk nettverk med hensyn til G, hvis for hvilke som helst to noder u, v.Several equivalent definitions of a Bayesian network have been offered.
Det finnes flere ekvivalente definisjoner av bayesianske nettverk.For example, a Bayesian network could represent the probabilistic relationships between diseases and symptoms.
Et praktisk eksempel på en bayesiansk nettverk kan være en representasjon av sannsynlighetsfordelingen mellom sykdommer og relaterte symptomer.It is a great learning tool for Bayesian Network and Bayesian Inference.
Det er et flott læringsverktøy for Bayesian Network og Efficient algorithms exist that perform inference and learning in Bayesian networks.
Det finnes effektive algoritmer som utfører inferens og læring i bayesianske nettverk.A causal network is a Bayesian network with the requirement that the relationships be causal.
Et kausalt In many cases, in particular in the case where the variables are discrete, if we define the joint distribution of X to be the product of these conditional distributions,then X is a Bayesian network with respect to G.[17].
I mange tilfeller, spesielt i de tilfellene hvor variablene er diskrete, hvis vi definerer felles distribusjon av X til å være produktet av disse betingede distribusjonene,så er X et bayesiansk nettverk med hensyn til G.[3].Generalizations of Bayesian networks that can represent and solve decision problems under uncertainty are called influence diagrams.
Generalisering av bayesianske nettverk som kan representere og løse beslutningsproblemer ved usikkerhet, kalles innflytelsesdiagrammer.Then instantiate a variable, add Conditional Probabilities,Query the Bayesian Network very easily without needing any documentation.
Installer deretter en variabel, legg til betingede muligheter,spør det bayesiske nettverket veldig enkelt uten å måtte ha noen dokumentasjon.To develop a Bayesian network, we often first develop a DAG G such that we believe X satisfies the local Markov property with respect to G.
For å utvikle et bayesiansk nettverk må vi ofte først utvikle en DAG G slik at vi tror X oppfyller den lokale Markov egenskapen med hensyn til G.In many cases, in particular in the case where the variables are discrete, if the joint distribution of X is the product of these conditional distributions,then X is a Bayesian network with respect to G. The Markov blanket of a node is the set of nodes consisting of its parents, its children, and any other parents of its children.
Gitt dens foreldre i G. I mange tilfeller, spesielt i de tilfellene hvor variablene er diskrete, hvis vi definerer felles distribusjon av X til å være produktet av disse betingede distribusjonene,så er X et bayesiansk nettverk med hensyn til G. Markov-teppet til en node er nodens sett av nabonoder: dens foreldre, barn og andre foreldre av dens barn.Bayesian networks are DAGs whose nodes represent variables in the Bayesian sense: they may be observable quantities, latent variables, unknown parameters or hypotheses.
Ifølge Bayes teori kan variablene være observerbare kvantiteter, latente variabler, ukjente parameter eller hypoteser.This is demonstrated by the fact that Bayesian networks on the graphs: a→ b→ c and a← b← c{\displaystyle a\rightarrow b\rightarrow c\qquad{\text{and}}\qquad a\leftarrow b\leftarrow c} are equivalent: that is they impose exactly the same conditional independence requirements.
Dette blir bevist av fakta at de bayesianske nettverk grafene: a⟶ b⟶ c and a⟵ b⟵ c{\displaystyle a\longrightarrow b\longrightarrow c\qquad{\text{and}}\qquad a\longleftarrow b\longleftarrow c} er like: det vil si Bayesian networks that model sequences of variables(e.g. speech signals or protein sequences) are called dynamic Bayesian networks.
Bayesianske nettverk som modellerer sekvenser av variabler(eks telesignaler eller protein sekvenser) blir kalt dynamiske bayesianske nettverk(eng: Dynamic Bayesian network).X is a Bayesian network with respect to G if every node is conditionally independent of all other nodes in the network, given its Markov blanket.
X er et bayesiansk nettverk med hensyn til G hvis hver node er betinget uavhengig av alle andre noder i Although Bayesian networks are often used to represent causal relationships, this need not be the case: a directed edge from u to v does not require that Xv be causally dependent on Xu.
Selv om bayesianske nettverk ofte brukes til å representere kausale forhold, behøver det ikke være slik: en rettet kant fra u til v krever ikke at Xv er kausalt avhengig av Xu.Developing a Bayesian network often begins with creating a DAG G such that X satisfies the local Markov property with respect to G. Sometimes this is a causal DAG.
For å utvikle et bayesiansk nettverk må vi ofte først utvikle en DAG G slik at vi tror X oppfyller den lokale Markov egenskapen med hensyn til G. Noen ganger blir dette gjort ved å lage en kausal DAG.Formally, Bayesian networks are DAGs whose nodes represent random variables in the Bayesian sense: they may be observable quantities, latent variables, unknown parameters or hypotheses.
Formelt sett er et bayesiansk nettverk en rettet asyklisk graf der nodene representerer tilfeldige variabler. Ifølge Bayes teori kan variablene være observerbare kvantiteter, latente variabler, ukjente parameter eller hypoteser.X is a Bayesian network with respect to G if, for any two nodes u, v: X u⊥⊥ X v∣ X Z{\displaystyle X_{u}\perp\!\!\!\perp X_{v}\mid X_{Z}} where Z is a set which d-separates u and v. The Markov blanket is the minimal set of nodes which d-separates node v from all other nodes.
X er et bayesiansk nettverk med hensyn til G, hvis for hvilke som helst to noder u, v: X u⊥⊥ X v| X Z{\displaystyle X_{u}\perp\!\!\!\perp X_{v}\,|\, X_{Z}} hvor Z er et sett der d-separerer u og v.
