贝叶斯网络 （人工智能期末复习）
一种简单的用于表示变量之间条件独立性的有向无环图（DAG）。
电子科技大学人工智能期末复习笔记（四）：概率与贝叶斯网络
本复习笔记基于李晶晶老师的课堂PPT与复习大纲，供自己期末复习与学弟学妹参考用。 首先明确，P(W | dry)是一个概率分布，而不是一个概率值。不能写成 P(W | dry)=....①求联合概率分布P(D,W);②求边缘概率分布P(D);③求条件概率分布P(W | D).P(W | dry
贝叶斯网络的D-separation详解和Python代码实现
D分离（D-Separation）又被称作有向分离，是一种用来判断变量是否条件独立的图形化方法。相比于非图形化方法，D-Separation更加直观且计算简单。
