《机器学习(周志华)》笔记--贝叶斯分类器（3）--贝叶斯网：贝叶斯网定义、贝叶斯网三种基本连接方式（同父结构、V型结构、顺序结构）、道德图、贝叶斯网络推理
三、贝叶斯网
1、贝叶斯网定义
贝叶斯网也称信念网，借助有向无环图（DAG）来刻画属性之间的依赖关系，使用条件概率表（CPT）来描述属性的联合概率分布。
贝叶斯网有效地表达了属性间地条件独立性。
举例：
给定父结点集，贝叶斯网假设每个属性与其非后裔属性独立，则属性间的联合概率分布定义为：
2、贝叶斯网三种基本连接方式
3、道德图
为了分析变量之间的条件独立性，采用有向分离的方法，将一个有向图变为无向图，这个图称为道德图。
道德图是先找到结构中的V型结构，并在V型结构中的父节点上加上一条无向边，把结构中的所有有向边变为无向边，便形成了道德图，令父节点相连的过程称为“道德化”。
基于道德图能够迅速找到变量间的条件独立性，假定道德图中有变量x,y和变量集z={zi}，若变量x和y能在图上被z分开，从道德图中将变量集合z去除后，x和y分别属于两个连通分支，即由z分成两个图，则称x和y被z有向分离，x ⊥ y|z成立.
4、贝叶斯网络推理
举例：
教授家装了一个报警器，当有窃贼进入或地震发生会触发报警器，这时邻居约翰和玛丽会打电话。
（1）计算报警器响了，但既没有窃贼进入，又没有地震发生，约翰和玛丽同时打电话的概率。
（2）计算在约翰和玛丽同时打电话情况下，出现窃贼的概率时多少？
解：
（1）
（2）
