基于pgmpy库的贝叶斯网络在机器学习中的应用基础

简介：
本文章介绍了如何使用Python的pgmpy库构建和操作贝叶斯网络，并探讨其在解决复杂问题上的潜在价值及实际案例，为初学者提供理论与实践结合的学习路径。 使用Python语言及pgmpy库可以实现贝叶斯网络的结构学习、参数学习、预测以及可视化功能。 贝叶斯网络（Bayesian network），又称信念网络（Belief Network）或有向无环图模型（directed acyclic graphical model），是一种概率图模型，由Judea Pearl在1985年首次提出。它用于模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理，并且其拓扑结构为一个有向无环图(DAG)。 贝叶斯网络能够考虑网络中的不确定性，在数据量较少的情况下有效避免过拟合问题，是解决数据稀疏、样本噪音等问题的有效方法。与图论结合后衍生出具有可解释性的贝叶斯网络，并在医疗、生物、系统可靠性和金融等领域得到广泛应用。