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法學什麼是貝葉斯信念網路？
樸素貝葉斯分類器假設類條件獨立性，即給定元組的類別標籤，屬性的值被認為是條件獨立的。這簡化了計算。
當假設成立時，樸素貝葉斯分類器比多個分類器效率更高。貝葉斯信念網路定義聯合條件機率分佈。
它們能夠表示變數子集之間的類條件獨立性。它們支援因果關係的圖形結構，可以在其上實現學習。訓練好的貝葉斯信念網路用於分類。貝葉斯信念網路也稱為信念網路、貝葉斯網路和機率網路。
信念網路由兩個組成部分表示：一個有向無環圖和一組條件機率表。有向無環圖中的每個節點定義一個隨機變數。變數可以是離散值或連續值。
它們可以對應於資訊中給定的某些屬性，也可以對應於被認為形成關係的“隱藏變數”（例如，在醫療記錄的情況下，隱藏變數可以表示一個綜合徵，描述一些症狀，這些症狀共同識別出一種明確的疾病）。
每條弧定義一個機率依賴關係。如果從節點Y到節點Z畫一條弧，則Y是Z的父節點或瞬時前驅，Z是Y的後代。給定其父節點，每個變數與其非後代條件獨立。
信念網路為每個變數有一個條件機率表（CPT）。變數Y的CPT定義條件分佈P(Y|Parents(Y))，其中Parents(Y)是Y的父節點。
網路中的一個節點可以選擇作為“輸出”節點，定義一個類別標籤屬性。可以有多個輸出節點。有幾種推理和學習演算法可用於網路。分類過程不是返回單個類別標籤，而是返回一個機率分佈，該分佈提供每個類別的機率。
信念網路可以用來模擬幾個眾所周知的問題。一個例子是遺傳連鎖分析，例如基因在染色體上的定位。透過將基因連鎖問題轉換為貝葉斯網路上的推理方法，並利用最先進的演算法，分析的可擴充套件性得到了顯著提高。
許多應用受益於信念網路的需求，例如計算機視覺、影像恢復和立體視覺、檔案和文字分析、決策支援系統和敏感性分析。許多應用可以簡化為貝葉斯網路推理的內容是有益的，因為它減少了為每個應用生成專用演算法的需求。
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