【推荐】基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用

Ai尚研修技术课堂 2022-07-27

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前言

在现代的生态、环境以及地学研究中，变量和变量间的因果关系推断占据了非常重要的地位。在实践中，变量间的因果关系研究往往求助于昂贵的实验，但所得结果又经常与天然环境中的实际因果联系相差甚远。统计学方法是研究天然环境中变量间关系的好方法，但常见的统计学方法往往回答的是变量间的相关关系。相关关系是通往因果关系的第一步，但决不是其最终的目的。贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论提出的新型模型。贝叶斯网络不但能够统合已有的各种统计学方法，如混合回归模型，LASSO,自回归模型，隐马模型等等；而且在很大程度上能够弥补统计学模型不能够进行因果推断的缺憾。自贝叶斯网络模型在上个世纪80年代被正式提出以来，其已经被运用于生态、环境、医学、社会学等各方面的研究，取得了丰硕的成果；但是，贝叶斯网络模型理论较为复杂，体系庞大，形式复杂多样，很难被初学者掌握。本次课程以开源的R语言为平台，通过理论和实践相结合的方法，系统介绍了贝叶斯网络结构学习，参数学习以及因果推断等全过程，使学员对贝叶斯网络有较全面的了解，并能够用于科研和工作实践中。

公益讲座

基于R语言的贝叶斯网络分析及其应用公益直播讲座8月29日晚19：30-21：00本次公开课课程介绍：1、贝叶斯网络的起源、定义2、贝叶斯网络网络的基本原理与概念3、构建贝叶斯网络的基本步骤4、R语言中贝叶斯的相关包

5、贝叶斯网络典型应用

转发此文至朋友圈（公开可见）3小时后截图回复，领取直播名额。

进阶课程

基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用课程

时间安排：2020年9月4日— 9月10日（每晚19:30-21:30）

课程目标：

（1）了解贝叶斯网络(Bayesian Network)模型的基本原理

（2）掌握利用R实现贝叶斯网络的主要包及其特点

（3）掌握利用R实现贝叶斯静态和动态网络学习的步骤和流程；

（4）掌握利用R进行贝叶斯网络推理的要点；

（5）通过理论知识学习与上机实践操作，让学员具备构建贝叶斯网络模型的能力，实现科研和生产实践目的；

主讲专家：

主讲专家来自中国科学院及重点高校资深专家，长期从事结构方程模型、群落生态学、保护生物学、景观生态学和生态模型方面的研究和教学工作，以发表了多篇论文，拥有丰富的科研及实践经验。

培训对象:

各研究所、高校及企事业单位从事地学、生态、进化、环境、医学、社会、经济科学相关领域教学、科研和科技推广的工作者、硕士、博士研究生，以及相关技术人员；其它相关领域教学和科研的工作者、硕士、博士研究生等。

培训费用：2399元（只含本课程费用）所有课程均提供培训费、会议费发票，附带盖章文件。

打包课A:2998元（本课程费用+原价999元Python机器学习案例实践录播视频）

打包课B:2998元（本课程费用+原价999元Meta分析在生态环境领域中的应用精品录播视频）

打包课C:2798元（本课程费用+原价799元MATLAB深度学习工具箱全面解析实践精品视频）

打包课D: 2998元（本课程费用+原价999元MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用视频）

打包课E: 3988元（本课程费用+原价1989元基于R语言的结构方程模型分析及应用视频）

打包课F: 3598元（本课程费用+原价1599元 MATLAB近红外光谱分析技术及应用视频课程）

打包课G:4179元（本课程费用+原价2180元R语言+遥感的水环境综合评价方法实战应用视频）

打包课H: 2598元（本课程费用+原价599元统计方法在变量变化及变量间关系分析应用视频）颁发证书：参加培训的学员可以获得《R语言编程》专业技能培训证书（电子版），网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com

课程大纲：

基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用课程内容

专题一：

R语言实现Bayesian Network分析的基本流程

R语言的数据类型与基本操作

R语言中图论的相关操作

贝叶斯网络的图表示与概率表示

基于bnlearn建立简单的贝叶斯网络

专题二：

离散静态贝叶斯网络的构建

离散静态网络的结构学习

离散静态网络的参数估计