贝叶斯网络是一种图形化的概率模型，用于表示变量之间的条件依赖关系。它由节点和有向边组成，其中节点代表随机变量，有向边表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络的特点
- 条件独立性：贝叶斯网络中的变量是条件独立的，即给定其父节点，子节点与其他节点是独立的。
- 概率推理：贝叶斯网络可以用于计算变量给定其他变量的概率分布。
- 易于解释：贝叶斯网络的结构直观地表示了变量之间的关系。
贝叶斯网络的构建
- 确定节点：识别所有相关的随机变量。
- 确定边：根据领域知识确定变量之间的依赖关系。
- 确定概率分布：为每个节点分配一个概率分布。
应用场景
- 医疗诊断：用于分析疾病与症状之间的关系。
- 风险管理：用于评估不同风险事件发生的概率。
- 推荐系统：用于分析用户行为和偏好。
贝叶斯网络示例
相关链接
更多关于贝叶斯网络的信息，请访问我们的贝叶斯网络教程。