我们在之前的文章中(请见文末给出的参考资料【1】)已经介绍了贝叶斯网络的基本原理,以及基于贝叶斯网络进行概率推断(Exact
Inference)的消去法。本文将结合一个具体的例子来演示在Python中构建贝叶斯网络和概率推断的步骤与方法。

一、Python贝叶斯网络实例

在Python中进行基于贝叶斯网络的推断和分析可以考虑使用PyBBN包,该包提供的功能支持精确和近似两种推断方式。需要说明的是,PyBBN包中的精确推断要求所有的随机变量都必须是离散的,而近似推断则仅支持连续随机变量的情况。此外,PyBBN包中实现精确推断所采用的算法是联结树(Junction
Tree)算法,这是除之前文章中介绍的消去法(参见文献【1】)之外的另一种贝叶斯网络推断算。但无论是何种推断算法,只要是精确推断,那么所得之结果就都是一样的。PyBBN包中的近似推断是基于吉布斯采样算法实现的(关于吉布斯采样的原理可以参见文献【2】)。

下面就以文献【1】中给出的例子为基础,演示在Python中使用PyBBN包进行贝叶斯网络精确推断的方法。这个关于警报器与打电话的贝叶斯网络例子已经被许多教科书所引用。事实上,世界范围内的众多高等院校在课堂教学时,如果介绍到概率图模型,那么它也是最常被用来作为范例的一个经典贝叶斯网络。这个简单的贝叶斯网络最早是由人工智能先驱、美国计算机科学家朱迪亚·珀尔(Judea
Pearl)给出的。朱迪亚·珀尔以贝叶斯网络之父的盛名享誉国际学术界。2011年,因其在人工智能领域作出的开创性贡献,朱迪亚·珀尔获得了代表计算机领域最高荣誉的图灵奖。
from pybbn.graph.dag import Bbn from pybbn.graph.edge import Edge, EdgeType
from pybbn.graph.jointree import EvidenceBuilder from pybbn.graph.node import
BbnNode from pybbn.graph.variable impo

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