概率图基础：D-separation；全局Markov性质；Markov Blanket

                                                          来源：B站up主：shuhuai008，板书 

一、D-separation

D划分是根据状态变量集合Xa,Xb,Xc之间的条件独立性存在的规则（上一博客规则①②③），对概率图进行划分的一种方式。

 

二、全局Markov性质

全局Markov性质是？？

 

三、Markov Blanket

在概率图中与xi相关的状态变量形成的一个局部网络，用于求解p(x_i | x_-i)【其中x_-i指的是X={x₁,x₂,...x_i,x_i+1,...x_p}中除了{x_i}以外的其他状态变量】

                                            markov blanket的公式推导过程

                              

                                              概率图中关于 xi 的markov blanket

xi的相关节点有：x1,x2,x5,x6,x8,

x1,x2：xi的父节点；

x6,x8：xi的子节点；

x5:xi的子节点的父节点；

 

                                概率图概念间的粗略关系

 

                         Bayesian Network 分类概略图（来源：B站Up主：shuhuai008,板书）

 

参考资料：

1.https://www.bilibili.com/video/BV1BW41117xo?p=5，B站up: shuhuai008