Impostazione dei valori CPD nelle reti bayesiane con Python

Le reti bayesiane sono potenti strumenti per il ragionamento in condizioni di incertezza, ma la loro accuratezza dipende interamente da quanto bene si definiscono le loro probabilità sottostanti.Questo corso fornisce un percorso chiaro e passo-passo per comprendere, calcolare e impostare le distribuzioni di probabilità condizionate (CPD) per costruire modelli predittivi affidabili. Imparerai a strutturare la tua rete, definire le dipendenze e aggiornare i CPD sulla base dei dati del mondo reale. Cosa imparerai: Configurare CPD fondamentali per variabili discrete e continue; Applicare moderne librerie Python come pgmpy per costruire strutture di rete; Stima le probabilità dai dati osservazionali utilizzando la stima della massima verosimiglianza; Implementare la levigatura di Laplace per gestire scenari mancanti o rari; Convalidare l'inferenza di rete ed eseguire Iniziamo con le definizioni matematiche di base della probabilità condizionale prima di passare ai flussi di lavoro pratici di codifica e alla convalida della rete. Questo corso è progettato per analisti di dati, sviluppatori di software e aspiranti scienziati di dati che sono nuovi ai modelli grafici probabilistici e desiderano una guida pratica basata su testo.