贝叶斯网络概率调查问卷
问：贝叶斯网络专家问卷最少收多少份
- 答：如果是100份问卷的话，至少要90份，即保证回收率为90%，以此肆轮类推，根据放出的数量才确定回收数量。
因为在实施问卷调查需要确保调查填写态雹蠢的资料齐全、正确、有效。所以，回收的问卷要保证回收率为90%，问卷回收后，在剔除废卷后，才能保证问卷的质量。
在平时设置问卷时，应注意以下几点事项：
1、做好问卷的开场白，该点应慎重对待，要以亲切的口吻询问，措词应精心切磋，做到言简意明，亲切诚恳，使被查者自愿与之合作，认真填好问卷。
2、问题的字眼
由于不同的字眼会对被调查者产生不同的影响，因此往往看起来差不多的相同的问题，会因所用字眼不同，而使应答者作不同的反应，作出不同的回答，故问题所用的字眼必须小心，以免影响答案的准确性。
3、避免一般性问题。如果问题的本来目的是在求取某种特定资料，但由于问题过于一般化，使应帆陪答者所提供的答案资料无多大意义。
问：列举三种构建贝叶斯网络的方法
- 答：构建可以通过络该网三种不同的连接方式来进行。贝叶斯网络三种基本连接方式：同父结构，V型结构，顺序结构。构建贝叶斯网络的方法：
1.采用同父结构构建贝叶斯网络：
2.采用V型结构构建贝叶斯网络：
3.采用顺序结构构建贝叶斯网络：
贝叶斯网络：包括一个有向无环图（DAG）和一个表集合。
DAG中每一个节点表示一个，可以是可直接观测变量世仔或隐藏变量，而有向边表示随机变量间的条件依赖；条件概率表中的每一个元素对应DAG中唯一的节点，存储此节点对于其所有直接前驱节点的联合条件概率。
构建一个贝叶斯网络流程：
根据前面贝叶斯网络的定义，我们可以初步的知道一个贝叶斯网络的构成，那么可以根据它的定义来构造一个贝叶斯网络，其实就是围绕着它的组成元素：DAG和节点参数与边的方向，下面分这两步来描述下如何构造一个贝叶斯网络。
1.确定随机变量间的拓扑关系，形成DAG。这一步通常需要领域专家完成，而想要建立搜唯汪一个好的，通常需要不断迭代和改进才山山可以。
2.训练贝叶斯网络参数——估计出各节点的条件概率表。这一步也就是要完成条件概率表的构造，如果每个随机变量的值都是可以直接观察的，像我们上面的例子，那么这一步的训练是直观的，方法类似于分类。
问：贝叶斯网络的条件概率表怎么构建？
- 答：这个尺腔本汪隐是父节点联合分布下的条件概率困困厅，所以应该是四种状态
- 答：在输入条件概率时，在草地潮湿原因模型中，W有两个父节点，输入顺序是bnet.CPD{W} = tabular_CPD(bnet,W,[1 0.1 0.1 0.01 0 0.9 0.9 0.99])，中括号中输入旁搭顺序是FFF,TFF,FTF,TTF,FFT,TFT,FTT,TTT。那么请问如果一个节点有悉喊三个或者四个父节点，运陆拿输入顺序是什么啊？
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