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1.2.1 更好的概率推理

《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。本节为大家介绍更好的概率推理。

作者:姚军 译来源:人民邮电出版社|2018-01-20 17:09

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1.2.1 更好的概率推理

大部分现有概率表示语言在所能表示的系统丰富性上都很有限。有些相对简单的语言(如贝叶斯网络)假定固定的变量集,其灵活性不足,不能建立变量本身可能变化的领域模型。近年来,已经有一些具有更高灵活性的先进语言开发出来。其中一些语言(如BUGS)还提供了编程语言的特征,包括循环和数组,但是没有达到图灵完备。BUGS等语言的成功说明了更丰富、结构更严整的表示方式的必要性。但是,向成熟的图灵完备语言转移,为概率推理开拓了一个新领域。现在,可以建立具有许多交互实体及事件的长期运行过程的模型。

我们再次考虑足球的例子,但是这次想象一下,您的工作是体育分析,希望为一支球队做出人员配备决策的建议。您可以使用积累的统计数字做出决策,但是统计数字不能捕捉积累它们时所处的背景。您可以建立赛季的细致模型,实现粒度更细、情境感知的分析。这要求建立许多相关事件以及相互作用的球员和球队的模型。如果没有完整的编程语言所提供的数据结构和控制流,构建这种模型是难以想象的。

现在,让我们再次思考产品投放的例子,从综合的角度观察业务决策过程。产品投放不是孤立事件,而是经过市场分析、研究和开发的过程,各个过程的结果都有不确定性。产品投放的结果取决于所有阶段,以及市场中其他产品的分析。全面的分析还需要关注竞争对手对您的产品的反应,以及他们可能提出的新产品。这一问题很困难,因为您必须对竞争产品做出推测。甚至有一些竞争对手尚不为人所知。在这个例子中,产品是复杂过程产生的数据结构。同样,用完整的编程语言创建模型很有益处。

不过,概率编程的好处之一是,可以使用更简单的概率推理框架。概率编程系统可以表示广泛的现有框架,以及这些框架所不能表示的系统。本书将传授许多使用概率编程的此类框架。所以,在概率编程的学习中,您还能够精通许多当今常用的概率推理框架。


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