给我一个精准的贝叶斯网络中的马尔可夫边界的定义。并对里面的一些专有名词做解释

好的，对于你的问题，我理解了。以下是我对精准的贝叶斯网络中马尔可夫边界的定义：

在精准的贝叶斯网络中，马尔可夫边界是指一个节点的条件概率分布仅与其祖先节点的值有关，而与其非祖先节点的值无关的状态。简单来说，马尔可夫边界是一个节点与它的非祖先节点相互独立的边界。

在此定义中，需要解释一些专有名词。首先，精准的贝叶斯网络是一个概率图模型，用于建立随机变量之间的依赖关系。它由一组节点和一组有向边组成，每个节点表示一个随机变量，每个有向边表示节点之间的依赖关系。

其次，祖先节点和非祖先节点是针对某个节点而言的。祖先节点是指该节点的前驱节点，可以直接或间接影响该节点。非祖先节点则相反，指的是没有直接或间接影响该节点的节点。

最后，条件概率分布是指在给定一组随机变量的取值情况下，某个随机变量的取值概率分布。在精准的贝叶斯网络中，每个节点的条件概率分布由它的父节点的取值来确定。