机器学习：贝叶斯网络

一、什么是贝叶斯网络

贝叶斯网络是一种用于进行概率推理的模型。（比如说下面这个图，箭头表示因果关系，也就是强盗抢劫和地震都会引起房子铃响，如果房子铃响，那么这个人的两个邻居John和mary会打电话给他）。这里通过因果关系建立起来的网络称之为贝叶斯网络，那么它支持哪些推理呢？

如果我们根据先验知识构建了这个贝叶斯网络，那么我们是可以对这样一个查询进行概率推理的——如果John打电话给我，发生抢劫的概率是多少呢？

这个概率推理的过程运用到了贝叶斯公式，所以我们称之为贝叶斯网络。

二、贝叶斯网络是如何构建的？

其实这个是很trivial的，贝叶斯网络是由领域专家构建的，所有的先验概率都是根据经验统计来的。如果上述的铃响贝叶斯网络就是可以有一般具有常识的人进行构建。先验知识，e.g P(E)是根据以往发生地震的次数统计的概率（其他也是如此得到）。

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参考资料：
机器学习：贝叶斯网络