Bayesian network
贝叶斯网
Bayesian network
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Bayesian network
贝叶斯网络
A Bayesian network is a model that represents variables and conditional interdependencies between variables. In a Bayesian network variables are represented as nodes, and nodes may be connected to one another by one or more links. A link indicates a relationship between two nodes. Nodes typically have corresponding conditional probability tables that are used to determine the probability of a state of a node given the state of other nodes to which the node is connected. One common use of a Bayesian network is to diagnose problems, such as diseases. In operation, a Bayesian network typically grows over time.
贝叶斯网络是一种描述变量之间不确定性关系的图形化表示，由结构模型和条件概率分布两部分构成：结构模型是一个DAG (DireCted Acyclic Graph，有向无环图)，图中的节点表示随机变量，是对过程、事件和状态等实体某一特征的描述，图中的边则表示该边连接的两个变量之间具有直接的条件依赖关系。而这种依赖的程度则是由附在每个节点上的概率分布来描述的，其中，根节点X所附的是它的边缘概率分布P(X)，而非根节点X所附的是条件概率分布P(X|(X))。[...] 根据定义，一个η元变量的贝叶斯网络可以形式化的描述为B=(Bs，Bp)，Bs=(X，Ε) 为结构模型，X=(xl，......xn) 为节点集，E为有向边的集合。Bp为条件概率分布的集合，当各节点取离散值时，Bp为一组CPT (Conditional Probability Table，条件概率表)。可以从定性和定量两个层面来理解贝叶斯网络。在定性层面，它用一个有向无环图描述了不同变量之间的依赖和独立关系。在定量层面，它使用条件概率分布刻画了变量对其父节点的依赖程度强弱。
贝叶斯网络
A Bayesian network is a model that represents variables and conditional interdependencies between variables. In a Bayesian network variables are represented as nodes, and nodes may be connected to one another by one or more links. A link indicates a relationship between two nodes. Nodes typically have corresponding conditional probability tables that are used to determine the probability of a state of a node given the state of other nodes to which the node is connected. One common use of a Bayesian network is to diagnose problems, such as diseases. In operation, a Bayesian network typically grows over time.
贝叶斯网络是一种描述变量之间不确定性关系的图形化表示，由结构模型和条件概率分布两部分构成：结构模型是一个DAG (DireCted Acyclic Graph，有向无环图)，图中的节点表示随机变量，是对过程、事件和状态等实体某一特征的描述，图中的边则表示该边连接的两个变量之间具有直接的条件依赖关系。而这种依赖的程度则是由附在每个节点上的概率分布来描述的，其中，根节点X所附的是它的边缘概率分布P(X)，而非根节点X所附的是条件概率分布P(X|(X))。[...] 根据定义，一个η元变量的贝叶斯网络可以形式化的描述为B=(Bs，Bp)，Bs=(X，Ε) 为结构模型，X=(xl，......xn) 为节点集，E为有向边的集合。Bp为条件概率分布的集合，当各节点取离散值时，Bp为一组CPT (Conditional Probability Table，条件概率表)。可以从定性和定量两个层面来理解贝叶斯网络。在定性层面，它用一个有向无环图描述了不同变量之间的依赖和独立关系。在定量层面，它使用条件概率分布刻画了变量对其父节点的依赖程度强弱。
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