把某个研究系统中涉及的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。 贝叶斯网络(Bayesian Network)，又称有向无环图模型(directed acyclic graphical model ,DAG)，是一种概率图模型，根据概率图的拓扑结构，考察一组 ...

联合概率表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为或者。 边缘概率（又称先验概率）是某个事件发生的概率。边缘概率是这样得到的：在联合概率中，把最终结果中那些不需要的事件通过合并成它们的全概 ...

一、 贝叶斯网络，由一个有向无环图(DAG)和条件概率表(CPT)组成。 贝叶斯网络通过一个有向无环图来表示一组随机变量跟它们的条件依赖关系。它通过条件概率分布来参数化。每一个结点都通过P(node|Pa(node))来参数化，Pa(node)表示网络中的父节点。 一个简单的贝叶斯 ...

PRML中，说到，概率图模型中， 有向图的典型代表是贝叶斯网络， 无向图模型的典型代表是马尔科夫随机场。 朴素贝叶斯其实是一种简单的贝叶斯网络。 Priors P(Y) and conditionals P(Xi|Y) for Naïve Bayes ...

https://www.bayesserver.com/docs/introduction/dynamic-bayesian-networks ...

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言 其实。介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯判断的资料、书籍不少，比方《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络 ...

1 贝叶斯方法 长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中 ...

朴素贝叶斯与贝叶斯网络 标签（空格分隔）： 机器学习 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯朴素在哪里呢？ —— 两个假设 一个特征出现的概率与其他特征（条件）独立； 每个特征同等重要。 朴素贝叶斯分类器 \(P(c|x) = \frac{P(c)P(x|c)}{P(x ...