Guru
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Ich habe vor einiger Zeit mal eine Erläuterung der Funktionsweise von Belief Networks gepostet. Dabei ging es glaube ich unter anderem um diese Probeklausur. Ich habe mir den alten Beitrag nicht nochmal genau durchgelesen, aber vielleicht hilft er Dir ja weiter: http://forum.finf.uni-hannover.de/thread…24870#post24870Quoted
Original von Phill
Von dem Beispielklausur hier, hat jemand Frage 10 verstanden?
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Quoted
Original von Dot
Naja,C hat keinen gemeinsamen Vorfahren mit M und ist somit auch unabhängig, darum würd ich den C Zweig nicht mit reinnehmen.
Sonst könnt man ja auch gleich das ganze Netzwerk nehmen,weil ja alles irgendwie mit allem zusammenhängen würde.Also wäre D von J abhängig etc.
Deine zweite Idee kann ich gar nich nachvollziehen
Oder reden wir jetzt aneinander vorbei?
Quoted
Original von Phill
Jetzt habe ich eine neue Vorschlag:
4) {A,B,C,G,H,I,J,O,Q,R,S}
Erklärung: Observiert man N, dann werden {B,C,H,I,J,M,O,Q,R,S} geändert. Da wir schon M observiert haben, müssen wir M weglassen, aber M macht G bzw. A abhängig von N.
{B,C,H,I,J,M,O,Q,R,S} - {M} = {B,C,H,I,J,O,Q,R,S}
{B,C,H,I,J,M,O,Q,R,S} + {A,G} = {A,B,C,G,H,I,J,O,Q,R,S}
5) {C,D,E,I,J,K,L,O,P,R}
Erklärung: Observiert man N, dann werden {B,C,H,I,J,M,O,Q,R,S} geändert. Da wir schon B,Q observiert haben, müssen wir B,Q weglassen. Weiterhin macht B {H,M} unabhängig von N. Analog macht Q S unabhängig von N, aber Q macht K abhängig von N. Deshalb müssen wir {D,E,K,L,P} hinfügen.
{B,C,H,I,J,M,O,Q,R,S} - {B,Q} = {C,H,I,J,M,O,R,S}
{C,H,I,J,M,O,R,S} - {H,M} = {C,I,J,O,R,S} (Wegen der Observation von B)
{C,I,J,O,R,S} - {S} = {C,I,J,O,R} (Wegen der Observation von Q)
{C,I,J,O,R} + {D,E,K,L,P} = {C,D,E,I,J,K,L,O,P,R} (Wegen der Observation von Q)
Ich habe die Idee von "Bayes Balls" benutzt:
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Quoted
Original von Dot
Mich würd auch interessieren wie die letzte Klausur so war, hat jemand neulich geschrieben? Was waren denn so die Schwerpunkte?War sie schwer?
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