7、面向对象贝叶斯网络及相关概念解析

面向对象贝叶斯网络及相关概念解析

1. 概率计算示例

首先来看一个概率计算的例子，通过一系列的概率计算和推导，我们可以更好地理解贝叶斯网络中的概率关系。

1.1 初始概率分布

已知：
- (p_M(m))：
| (m) | (p_M(m)) |
| — | — |
| 1 | 0.2 |
| 0 | 0.8 |
- (p_E(e))：
| (e) | (p_E(e)) |
| — | — |
| 1 | 0.1 |
| 0 | 0.9 |

1.2 联合概率计算

计算 (p_M(m)p_E(e)) 得到：
| (M\backslash E) | 1 | 0 |
| — | — | — |
| 1 | 0.02 | 0.18 |
| 0 | 0.08 | 0.72 |

1.3 条件概率及联合概率更新

已知 (p_{C|M,E}(1|m, e))：
| (M\backslash E) | 1 | 0 |
| — | — | — |
| 1 | 1 | 0.5 |
| 0 | 1 | 0 |

计算 (p_M(m)p_E(e)p_{C|M,E}(1|m, e)) 得到：
| (M\backslash E) | 1 | 0 |
| — | — | — |
| 1 | 0.02 | 0.09 |
| 0 | 0.08 | 0 |

1.4 引入新的