條件獨立(conditional independence) 結合貝葉斯網絡(Bayesian network) 概率有向圖 （PRML8.2總結）

 本文會利用到上篇，博客的分解定理，需要的可以查找上篇博客

 

 

D-separation對任何用有向圖表示的概率模型都成立，無論隨機變量是離散還是連續，還是兩者的結合。

 

 

 部分圖為手寫，由於本人字很丑，望見諒，只是想把PRML書的一些部分總結出來，給有需要的人看，希望能幫到一些人理解吧。