【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】6. 概率图模型入门：贝叶斯网络与隐马尔可夫模型实战

摘要：本文系统介绍概率图模型的基础理论与实战应用，聚焦贝叶斯网络与隐马尔可夫模型（HMM）两大核心模型。理论部分解析概率图模型的分类体系：贝叶斯网络（有向无环图）用于静态不确定性建模，代表算法为变量消元，适用于医疗诊断；马尔可夫网络（无向图）依托置信传播，应用于图像分割；HMM（时序链结构）通过维特比算法等解决语音识别等时序问题。详解贝叶斯网络三要素：结构学习（爬山算法）、参数学习（最大似然与贝叶斯估计对比）、概率推断（联合概率分解）；阐释HMM三大问题及解法（前向算法评估、维特比算法解码、Baum-Welch算法学习）。实战模块基于Python实现医疗诊断贝叶斯网络（pgmpy库）与股票市场HMM预测（hmmlearn库），展示模型构建、参数学习与推断全过程。结合生物基因分析、工业故障预测案例，总结节点过多、观测独立性假设失效等陷阱及解决方案，助力读者掌握概率图模型的核心原理与实战技能。

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文章目录

• 【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】6. 概率图模型入门：贝叶斯网络与隐马尔可夫模型实战
• • 关键词
  • 一、引言：概率图模型——不确定性问题的“可视化工具”
  • 二、理论模块：概率图模型的核心原理
  • • 2.1 概率图模型分类：有向与无向的分野
    • 2.2 贝叶斯网络三要素：结构、参数与推断
    • • 2.2.1 结构学习：发现变量间的依赖关系
      • 2.2.2 参数学习：确定条件概率分布
      • 2.2.3 概率推断：回答不确定性问题
    • 2.3 隐马尔可夫模型（HMM）：时序序列的“动态建模”
    • • 2.3.1 HMM三大核心问题及解法
  • 三、实战模块：贝叶斯网络与HMM的Python实现
  • • 3.1 实战一：医疗诊断贝叶斯网络（pgmpy）
    • • 3.1.1 模型构建与参数定义
      • 3.1.2 概率推断与结果分析
    • 3.2 实战二：股票市场隐马尔可夫模型预测（hmmlearn）
    • • 3.2.1 数据准备与预处理
      • 3.2.2 HMM模型训练与状态预测
      • 3.2.3 结果可视化与分析
  • 四、行业应用案例
  • • 4.1 生物基因分析：基因调控网络推断
    • 4.2 工业故障预测：动态贝叶斯网络建模