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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
🚀详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)
在机器学习强基计划5-2：用一个例子通俗理解贝叶斯网络(附例题)中我们通过一个实例介绍了贝叶斯网络的概念，在机器学习强基计划5-3：图文详解因子分解与独立图I-Map(附例题分析+Python实验)中我们进一步介绍了网络中独立性条件与概率分布的关系，本文基于前面建立起的概念深入贝叶斯网络的微观结构，理解概率影响是如何在网络中传播的
1 影响流动性
贝叶斯网络的微观基本结构及其独立性如表所示&
本文转载自: https://blog.csdn.net/FRIGIDWINTER/article/details/127335425
版权归原作者 Mr.Winter` 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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