ベイジアンネットワーク

 

 

 

 

単純ベイズネットワーク：1 + 2 + 2 + 4 + 4：

1. 図1は、必須パラメータの喫煙を得る確率、喫煙やない喫煙は、煙を吸入しないことが知られているが、0.6〜0.4、我々はそれを知っているので、詠唱されている√

2. 彼は唯一の喫煙と喫煙に関連していたとき、2が肺癌の2つのパラメータである（肺癌/肺がんを患っていない苦しんでいる）は、最終的に2つのパラメータのみとなりますどのくらいでどのくらいの時間（肺癌に苦しんで肺がんに罹患していない/）非喫煙者であります4番

3. 4パラメータの呼吸困難の数、肺癌および気管支炎の確率、呼吸困難であるxxxxxxxx00 01 10 11

2 * 5

 

 

マルコフモデルは、現在のノードのみベイジアンネットワークノードと関連する前面を示す、有向非巡回グラフです。マルコフネットワークと異なっています

 

 

 

 

尾の尾

P（A、B、C）= P（C）P（| c）はP（B | C）

両面/ P（C）

そしてPため（AB | C）AB = P（A、B、C）/ P（C）の同時確率

したがって、P（A、B、C）/ P（C）= P（| C）を得るために、P（B | c）の条件の所与のセット（A、B）= P（A）P Cのpを（B） ABすなわち、独立した条件付き独立

 

 

 

 

尾の頭

P（A、B、C）= P（A）P（C | A）P（B | C）

既知のP（B | C）= P Pに（A、B、C）/ P（C）（A、B、C）= P（A）P（C | A）P（B | C ）

そして、Pなぜなら（a）のP（C | A）= P（C）

= P（C）P（B | C）に| P（B | C）= P（B | C）余りに所与におけるCケースAB / P（C）はP（C）=独立したブロックされました

 

 

 面と向かって

P（A、B、C）= P（A）P（B）、P（C | A、B）

ケースの左右両側は、C P（A、B）= P（a）は、P（b）は、それはCとは無関係である、AB独立の積分を行うと同等

子供を持つ親の不在下での家族と同様に接触した両親から独立して