bayes network新理解（2）

最新推荐文章于 2024-09-13 08:41:50 发布
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本文探讨了贝叶斯网络的基本概念，包括从图中读取条件独立关系及D-分离原则，并解释了为何需要使用贝叶斯网络来推断特征间的相互关系。此外，还介绍了在网络结构已知但数据部分未知的情况下如何应用EM算法进行参数估计。

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1）Reading conditional independence relations from the graph

Each node is conditionly independent of its non-descendents, given its immediate parents.

D-separation 


2）为什么需要Bayes Network

样本数据不足以支撑“整个特征集”之间的相互关系，只好通过“部分特征集”之间的关系推理“整个特征集”之间的相互关系。


3）网络结构知道，数据部分观察部分未知


最后一行是“EM”算法的思路。EM算法主要用在具有隐含变量（z）的参数估计中。









4）EM









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