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贝叶斯网络的独立性:贝叶斯理论(5)

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有些贝叶斯网络联合概率的计算是可以化简的。比如:

a、b、c的取值范围分别是

A_{i}

B_{j}

C_{k}

,i、j、k=1, 2, 3, ...... 。求已知

b=B_{1}

情况下

a=A_{1}

的概率。

解:

P=rac{P}{P}=rac{um_{i}P}{um_{i}um_{j}P}

网络的联合概率计算公式是:

P=PPP

,代入上式得:
P=rac{um_{i}PPP}{um_{i}um_{j}PPP}=rac{PPum_{i}P}{um_{i}}

其中

um_{i}P=1

代入上式得:

P=rac{PP}{um_{i}PP}

基于此,在给定b的前提下进行a的概率推导时无需考虑c的影响;我们将其称作a与c之间存在独立性关系。

总结起来说,在已知b=B的情况下,下面每个图中的a与c独立:

这表明,在当前情况下,我们无需考虑节点b到节点c这一有向边对a各个状态概率的影响。同样的道理也适用于相反的情况

在b未知的情况下,以下a与c独立:

证明的方法与前类似,这里不再赘述。

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