贝叶斯网络计算条件概率分布

贝叶斯网络是一个有向图，每个节点上都有定量的概率信息。根据贝叶斯网络的结构和概率信息，我们可以计算条件概率分布。具体计算时，可以将相关节点的取值代入联合概率公式，从而推断其他节点取特定值的概率。例如，已知某学生的推荐信Letter=Good，我们可以计算他的SAT成绩=Good的概率。同样地，如果已知他的SAT成绩=Good，我们也可以计算他的推荐信Letter=Good的概率。根据贝叶斯网络的先验概率和条件概率，我们可以轻松地计算出任意节点在给定条件下的概率分布。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [贝叶斯条件概率/贝叶斯网络](https://blog.csdn.net/m0_64768308/article/details/129558604)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [贝叶斯网络的联合概率到底有什么用：贝叶斯理论(4)](https://blog.csdn.net/qq_40022670/article/details/118990979)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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