5.4主观Bayes方法
5.4.1 知识不确定性的表示
1. 知识表示方法
在主观Bayes方法中，知识是用产生式表示的，其形式为
IFETHEN(LS，LN) H
其中(LS，LN)用来表示该知识的知识强度，LS和LN的表示形式分别为
LS=P(E/H)/P(E/~H)
LN=P(~E/H) /P(~E/~H)=(1-P(E/H))/(1-P(E/~H))
LS和LN的取值范围均为［0，+∞］。
由Bayes公式可知
P(H/E)=P(E/H)×P(H)/P(E)
P(~H/E)=P(E/~H)×P(~H)/P(E)
将两式相除，得
P(H/E)/P(~H/E)=P(E/H)/P(E/~H)×P(H)/P(~H)
2021-10-26 09:56:12
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8个部分共9章，覆盖了人工智能研究的核心内容
8个部分9章是：
人工智能概述—第1章 第1部分
搜索(问题求解)—第2章 第2部分
逻辑与推理—第3章 第3部分
知识表示—第4章
不确定性推理—第5章 第4部分
学习—第6章 第5部分
自然语言理解简介—第7章 第6部分
规划简介—第8章 第7部分
多Agent系统—第9章 第8部分
2020-01-03 11:24:37
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