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转自：http://blog.sciencenet.cn/blog-82650-255141.html 以下内容摘录自www.norsys.com，根据实例内容意译译文。贝叶斯网络应用实例一：胸部疾病诊所（Chest Clinic）假想你是Los Angeles一名新毕业的医生，专攻肺部疾病。你决定建立一个胸部疾病诊所，主治肺病及相关疾病。大学课本已经中告诉你了肺癌、肺结核

Gibbs Samping 是MCMC中最常用的方法，基本的原理就是构造一条马尔可夫链，已知变量间的条件概率，求变量的联合概率分布。通常若按数学公式是可以直接求出联合概率的，但随着变量数量的增大，公式求解，变得异常复杂，遂通过采样的方式求得联合概率分布。基本过程:比如我们已知变量A，B，C，并知p(A|B,C),p(B|A,C),p(C|A，B)，step1：给ABC随机赋值，即随