条件独立(conditional independence) 结合贝叶斯网络(Bayesian network) 概率有向图 (PRML8.2总结)

 本文会利用到上篇,博客的分解定理,需要的可以查找上篇博客

 

 

D-separation对任何用有向图表示的概率模型都成立,无论随机变量是离散还是连续,还是两者的结合。

 

 

 部分图为手写,由于本人字很丑,望见谅,只是想把PRML书的一些部分总结出来,给有需要的人看,希望能帮到一些人理解吧。

 

 

posted @ 2013-07-21 23:11 joey周琦 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏