贝叶斯网络小结

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VIP免费原创最新推荐文章于 2026-06-16 15:10:25 发布 2w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

周末去给同事分享贝叶斯网络，每次分享过后的东西都没有记录感觉挺可惜的，故把准备分享过程中的一些笔记、资料、关键点等写成文章记录下来。

1、贝叶斯网络的定义

一个贝叶斯网络是一个有向无环图（DAG），其节点表示一个变量，边代表变量之间的联系，节点存储本节点相当于其父节点的条件概率分布。

其中每个节点受其父节点所影响，即其父节点代表原因，子节点表示结果。

用数学的形式描述就是贝叶斯网络各变量的联合概率分布等于其每个节点的以其父为条件概率的乘积。

即：

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#算法 #贝叶斯网络 #机器学习

贝叶斯条件概率/贝叶斯网络假设B是由相互独立的事件组成的概率空间{B1,b2，...bn}，P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+..P(A|Bn)P(Bn)：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；Pr(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。Pr(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。P(AB)=P(A|B)P(B)=P(A)P(B)：由条件概率公式推导出 P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A) 阅读详情

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