贝叶斯网络——D分离的介绍
D分离——贝叶斯网络 文章结尾有例题分析。 基本概念 D分离的概念来自于贝叶斯网络,是用来寻找条件独立的有效方法 条件独立性:有节点A,B,C,如果有 \(P(A|B,C)=P(A|B)\) 即给定B(或者说B已确定)时,C的任何信息都不能改变A的可信度度量,则称A和C ...
原文：贝叶斯网络之----（d-分离步骤）
贝叶斯网络假设是指给定一个变量的父母节点，这个变量条件独立于他的非后代。 d separation步骤用途 回答两类问题， 给定变量下条件独立性问题。例如，在给定D和F的情况下，A和B是否独立， P A BDF P A DF 。 边际独立性问题。例如，A和B是否独立， P A B P A 。 d separation步骤流程 概率表达式中所提到节点及其祖先 不带子女，除非提到 组成的图。 父母配用 ...
2019-09-28 20:07 4 830 推荐指数：
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