概率图模型-3.贝叶斯网络

注意这里的父节点，指的是父节点的集合

核心问题-条件独立性

讲重点-条件独立性

Z表示是观测变量
比如第一条，如果W不是观测变量，那么X会影响Y，打了一个勾，表示具备概率流动性
第三条，对应右边图的右边部分,I,G,S这部分,若W已被观测，G,S没有流动性,若W未被观测，是有流动性，比如不知道他智力如何，那么考了一次高分，考上高考的概率是很大的，很直观
第四条，对应D,I,G这部分

迹可以理解为路径

重点 D-分离

这个定理很重要

图中，在给定I的情况下S和其非后代节点(D,G,L)都是条件(I)独立的

\(S \perp (D,G,L)|I\)

推理

这里的具体计算后面章节会将
顺箭头方向推断

逆箭头方向推断

双向箭头推断

小结