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1.1.3 概率推理系统有3种方式推理

《概率编程实战》第1章概率编程简介,本章中,您将学习如何使用概率推理系统的两个主要组成部分做出日常决策,还将了解现代概率编程语言是如何比Java或Python等通用语言更轻松地创建这种推理系统的。本章还将介绍Figaro,这是本书自始至终使用的基于Scala的概率编程语言。本节为大家介绍概率推理系统有3种方式推理。

作者:姚军 译来源:人民邮电出版社|2018-01-20 17:06

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1.1.3 概率推理系统有3种方式推理

概率推理系统很灵活。它们可以根据任何方面的证据,回答关于情况其他特征的查询。在实践中,概率推理系统执行3类推理。

预测未来的事件。在图1-2中您已经看到此类推理,根据当前情况预测是否进球。您的证据通常包括关于当前情况的信息,如中锋身高、守门员的经验和风力。

推断事件的根源。快进10秒。高个中锋刚刚头球射门,从守门员身下入网,取得一分。根据这一证据,您对这位新手守门员有何想法?您能否得出结论,她的技能不足?图1-4说明如何使用概率推理系统回答这个问题。该模型是您之前用于预测是否进球的同一个角球模型(这是概率推理的一个实用属性:用于预测未来结果的模型同样可以在事后推断结果的根源)。使用的证据和以前一样,并结合了角球得分这一事实。查询是守门员的技能水平,答案提供了不同技能水平的概率。

想想看,第一种推理模式描述了前向推理,根据对当前情况的了解预测未来的事件,而第二种推理模式描述了后向推理,根据当前结果推断过去的条件。在构建概率模型时,模型本身通常遵循自然的时间顺序。一名球员踢角球,风作用于球,中锋跃起头球,守门员做出扑救。但是推理可以向前和向后进行。这是概率推理的关键特征之一,我在本书中将反复重申这一点:推理的方向不一定遵循模型的方向。

从过去的事件中学习,更好地预测未来的事件。现在,再快进10分钟。同一球队又获得一次角球机会。所有情况与前面类似——高中锋、缺乏经验的守门员,但是现在风力减弱了。使用概率推理,可以利用前一次角球发生的情况,帮助您预测下一次角球的结果。图1-5说明了这一点。证据包括上一次的所有证据(注明其来自上一次)以及当前情况的新信息。在回答这次角球能否进球时,推理算法首先推断导致第一次进球的条件,例如中锋和守门员的技能水平。然后,它利用这些更新的属性做出关于新情况的决策。

这些类型的查询能够帮助您做出许多层次上的决策。

您可以根据有无额外防守队员进球的概率,决定是否用一名防守队员替换进攻队员。

可以根据对守门员技能的评估,决定下一次合同谈判时向他提出的工资数额。

可以利用了解到的守门员相关情况,帮助预测下一场比赛的结果,决定是否使用同一名守门员。

学习更好的模型

上述3种推理模式提供了特定情况、给定证据下的推理手段,利用概率推理系统,还可以从过去的情况中学习,改善您的一般知识。在第三种推理模式中,您了解到如何从特定的过去经验学习,更好地预测未来的情况。另一种从过去的经验中学习的方法是改善模型本身。特别是在拥有许多过去的经验可以吸取时(如许多次角球),您可能希望学习一个新模型,以表示角球通常发生情况的一般知识。如图1-6所示,这可以通过一个学习算法实现。与推理算法有些不同,学习算法的目标是产生新的模型而不是回答查询。学习算法从原始模型入手,根据经验更新之,产生新的模型。新模型可以用于回答未来的问题。可以推测,使用新模型产生的答案应该比原始模型更明智。

和任何机器学习系统一样,概率推理系统得到的数据越多,预测就越精确。预测的质量取决于两个因素:原始模型精确反映现实情况的程度和您所提供的数据量。一般来说,提供的数据越多,原始模型就越不重要,这是因为新模型是原始模型和数据所包含信息之间的一个平衡。如果您的数据很少,原始模型占据统治地位,所以它的质量必须很高才能得出准确的预测。如果您拥有许多数据,数据将占据统治地位,新模型倾向于忘掉不那么重要的原始模型。例如,如果您从整个足球赛季中学习,应该能够准确地学习到影响角球的因素。如果只有一场比赛的数据,就需要首先对精确预测比赛所需的因素有出色的想法。概率推理系统将很好地利用给定的模型和可用数据,尽可能精确地做出预测。

现在,您已经了解了概率推理的概念。那么,什么是概率编程?


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