贝叶斯网络引论——结构学习、参数学习、推理
贝叶斯网络又称信度网络,是Bayes方法的扩展,是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后,已经成为近几年来研究的热点.。一个贝叶斯网络是一个有向无环图(DirectedAcyclicGraph,DAG),由代表变量结点及连接这些结点有向边构成。结点代表随机变量,结点间的有向边代表了结点间的互相关系(由父结点指向其子结点),用条件概率进行表达关系强度,没有父结点的用先验概率进行信息表达。结点变量可以是任何问题的抽象,如:测试值,观测现象,意见征询等。适用于表达和分析不确定性和概率性的事件,应用于有条件地依赖多种控制因素的决策,可以从不完全、不精确或不
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