echo "<a href='phpwan.php?pageno=" . ($pageno+1) . "'>下一页</a>"
注意：蚊子不会辨别人血型。（请勿随意加上蚊子喜欢某型血，蚊子无法辨别血型，不要说因为“甜”等这种蹩脚的非科学理论，请各位网友用科学的态度对待！） 出汗多。汗液中含有大量氨基酸、乳酸及氨类化合物，蚊子对此非常敏感，一旦嗅到这些物质的气味就食欲大开。 皮肤嫩。皮肤太好有时也不是件什么好事，又白有嫩的皮肤以为只有你喜欢，蚊子也很喜欢。轻轻一刺就能享受到美味，蚊子也想多做这种不费力的好事儿。 奶味。宝宝容易成为蚊子进攻的对象，原因有两个：一是宝宝没有挡驾的能力，对于蚊子来说，危险性不大。第二：宝宝身上有又香又浓的奶味，蚊子是闻香而来。 喘气粗。肺活量大的人呼吸自然深长，呼出的二氧化碳较多，蚊子嗅到后群集而来。 蚊子更喜欢叮咬女人，这是为什么呢？最近一个研究表明：大多数化妆品中都含有硬脂酸，而蚊子则非常喜欢这种脂肪酸，所以女人更受蚊子“欢迎”。因此，能为蚊子带来丰富胆固醇和维生素的人最受蚊子青睐。 蚊子利用气味从人群中发现最适合它们“胃口”的对象。胆固醇和维生素这两种物质是蚊子等令人讨厌的昆虫生存所必需、而它们自己又不能产生的营养。 蚊子具有很强的嗅觉能力。当人类呼出二氧化碳和其他气味时，这些气味会在空气中扩散，蚊子总是随着人呼出的气味曲折前进直到接触到目标为止，然后就落到皮肤上耐心寻找“突破口”，最后才把“针管”直接插入皮肤里吸血8-10秒钟。 从上边的情况来看，蚊子所选择的叮咬对象，多半靠判断被叮咬人身上所散发出来的气味来进行的。要改变这种情况，大家可以试试改变自身气味来避免被蚊子叮咬。 穿深色斜纹牛仔裤易挨咬。原来，蚊子怕光但又不喜欢光线太暗，最喜欢在弱光环境下吸血。白天，当人们穿着深色衣服时，反射的光线较暗，恰恰投其所好。另外，蚊子喜欢叮咬体温较高的人…… 蚊子爱肤色黑或发红的人。人在从事运动或体力劳动后呼吸会加快，呼出的二氧化碳相对较多，二氧化碳气体会在头上约1米左右的地方形成一股潮湿温暖的气流，蚊子对此比较敏感，会闻味而至……贝叶斯网络是一种模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理模型，也是一些变量的联合概率分布的图形表示。通常包含两个部分，一个是贝叶斯网络结构图，它是一个有向无环图（DAG），其中图中的每个节点代表相应的变量，节点之间的连接关系代表了贝叶斯网络的条件独立语义。另一部分，就是节点和节点之间的条件概率表（CPT），也就是一系列的概率值。如果一个贝叶斯网络提供了足够的条件概率值，足以计算任何给定的联合概率，我们就称，它是可计算的，即可推理的。 什么是贝叶斯推断？使用贝叶斯方法处理不确定性，需要利用贝叶斯定理将先验分布更新至后验分布中，这无疑是最流行的方法之一。但还存在其他非贝叶斯方法，例如集中不等式就是非贝叶斯方法，它们允许计算置信区间和不确定性集合。
贝叶斯网络随机变量的连接方式主要有顺连、分连、汇连这三种连接形式。
基于python的pgmpy库构建贝叶斯网络，其步骤是先建立网络结构, 然后填入相关参数。 1.针对已知结构及参数，先采用BayesianModel构造贝叶斯网结构
这个贝叶斯网络中有五个节点: Pollution, Cancer, Smoker, Xray, Dyspnoea.
(‘Pollution’, ‘Cancer’): 一条有向边, 从 Pollution 指向 Cancer, 表示环境污染有可能导致癌症.
(‘Smoker’, ‘Cancer’): 吸烟有可能导致癌症.
(‘Cancer’, ‘Xray’): 得癌症的人可能会去照X射线.
(‘Cancer’, ‘Dyspnoea’): 得癌症的人可能会呼吸困难.
cancer_model
<pgmpy.models.BayesianModel.BayesianModel at 0x7f57c7f593d0>
Pollution: 有两种概率, 分别是 0.9 和 0.1.
Smoker: 有两种概率, 分别是 0.3 和 0.7. (意思是在一个人群里, 有 30% 的人吸烟, 有 70% 的人不吸烟)
Cancer: envidence 表示有 Smoker 和 Pollution 两个节点指向 Cancer 节点
测试网络结构是否正确
在构建了贝叶斯网之后, 我们使用贝叶斯网来进行推理. 推理算法分精确推理和近似推理. 精确推理有变量消元法和团树传播法近似推理算法是基于随机抽样的算法.
Finding Elimination Order: : 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 1096.55it/s]
Eliminating: Pollution: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 888.25it/s]
+-----------+---------------+
| Cancer| phi(Cancer) |
+===========+===============+
| Cancer(0) |0.0320 |
+-----------+---------------+
| Cancer(1) |0.9680 |
+-----------+---------------+
True
CPD of D:
+------+------+
| D(0) | 0.49 |
+------+------+
| D(1) | 0.51 |
+------+------+
CPD of G:
+------+---------------------+-----+---------------------+
| D| D(0)| ... | D(1)|
+------+---------------------+-----+---------------------+
| I| I(0)| ... | I(1)|
+------+---------------------+-----+---------------------+
| G(0) | 0.46320346320346323 | ... | 0.519650655021834 |
+------+---------------------+-----+---------------------+
| G(1) | 0.5367965367965368 | ... | 0.48034934497816595 |
+------+---------------------+-----+---------------------+
CPD of I:
+------+-------+
| I(0) | 0.512 |
+------+-------+
| I(1) | 0.488 |
+------+-------+
CPD of S:
+------+----------+---------------------+
| I| I(0) | I(1)|
+------+----------+---------------------+
| S(0) | 0.515625 | 0.48770491803278687 |
+------+----------+---------------------+
| S(1) | 0.484375 | 0.5122950819672131 |
+------+----------+---------------------+
CPD of L:
+------+--------------------+---------------------+
| G| G(0) | G(1)|
+------+--------------------+---------------------+
| L(0) | 0.5424430641821946 | 0.46034816247582205 |
+------+--------------------+---------------------+
| L(1) | 0.4575569358178054 | 0.539651837524178 |
+------+--------------------+---------------------+
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