當我們要建立貝葉斯網絡時，需要首先通過因果關系得到貝葉斯的網絡結構，再訓練得到貝葉斯網的參數集。這里，參數集往往是通過給定數據集進行統計計算得到，但是，有的時候，給定的數據集不一定是完整的，可能某一條或多條的數據缺失一個或兩個數據。 這是需要我們在數據缺失的情況下計算參數集，當然最簡單的方法 ...

把某個研究系統中涉及的隨機變量，根據是否條件獨立繪制在一個有向圖中，就形成了貝葉斯網絡。 貝葉斯網絡(Bayesian Network)，又稱有向無環圖模型(directed acyclic graphical model ,DAG)，是一種概率圖模型，根據概率圖的拓撲結構，考察一組 ...

聯合概率表示兩個事件共同發生的概率。A與B的聯合概率表示為或者。 邊緣概率（又稱先驗概率）是某個事件發生的概率。邊緣概率是這樣得到的：在聯合概率中，把最終結果中那些不需要的事件通過合並成它們的全概 ...

一、 貝葉斯網絡，由一個有向無環圖(DAG)和條件概率表(CPT)組成。 貝葉斯網絡通過一個有向無環圖來表示一組隨機變量跟它們的條件依賴關系。它通過條件概率分布來參數化。每一個結點都通過P(node|Pa(node))來參數化，Pa(node)表示網絡中的父節點。 一個簡單的貝葉斯 ...

PRML中，說到，概率圖模型中， 有向圖的典型代表是貝葉斯網絡， 無向圖模型的典型代表是馬爾科夫隨機場。 朴素貝葉斯其實是一種簡單的貝葉斯網絡。 Priors P(Y) and conditionals P(Xi|Y) for Naïve Bayes ...

一、什么是貝葉斯推斷 貝葉斯推斷（Bayesian inference）是一種統計學方法，用來估計統計量的某種性質。 它是貝葉斯定理（Bayes' theorem）的應用。英國數學家托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）在1763年發表的一篇論文中，首先提出了這個定理。 貝葉斯推斷 ...

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

從貝葉斯方法談到貝葉斯網絡 0 引言 其實。介紹貝葉斯定理、貝葉斯方法、貝葉斯判斷的資料、書籍不少，比方《數理統計學簡史》，以及《統計決策論及貝葉斯分析 James O.Berger著》等等，然介紹貝葉斯網絡 ...