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温州产品推广网站,广东长城建设集团有限公司 网站,大型企业网络建设方案,百度指数搜索热度排行9.4 概率图模型基础：贝叶斯网络、马尔可夫网络与条件独立性 概率图模型是一种将概率论与图论相结合的强大框架，用于表示和推断多个随机变量之间的复杂依赖关系。它通过图结构直观地揭示变量间的条件独立性，并以此为基础紧凑地参数化高维联合概率分布，从而为不确定性推理、…9.4 概率图模型基础：贝叶斯网络、马尔可夫网络与条件独立性概率图模型是一种将概率论与图论相结合的强大框架，用于表示和推断多个随机变量之间的复杂依赖关系。它通过图结构直观地揭示变量间的条件独立性，并以此为基础紧凑地参数化高维联合概率分布，从而为不确定性推理、机器学习任务提供结构化的模型基础。根据图中边的性质，概率图模型主要分为两大类：使用有向无环图表示因果或生成关系的贝叶斯网络，以及使用无向图表示关联或约束关系的马尔可夫网络（也称马尔可夫随机场）。本节将系统阐述这两种基本模型的结构定义、参数化方法及其与条件独立性之间的核心联系。9.4.1 概率图模型的核心思想与表示概率图模型的核心在于利用图G=(V,E)G = (V, E)G=(V,E)来编码一个联合概率分布P(X1,X2,...,Xn)P(X_1, X_2, ..., X_n)P(X1​,X2​,...,Xn​)的分解性质，其中节点VVV对应随机变量，边EEE表示变量间的直接依赖或交互关系。其优势体现在两个方面：结构化表示：图提供了变量间依赖关系的可视化与可解释性表示。计算效率：基于图中蕴含的条件独立性，可以将高维联合分布的表示、学习和推断分解为对局部子结构的操作，极大降低了计算复杂度。条件独立性是连接图结构与概率分布的桥梁。若在给定变量集ZZZ的条件下，变量集XXX与YYY独立，则记为X⊥ ⁣ ⁣ ⁣⊥Y∣ZX \perp\!\!\!\perp Y | ZX⊥⊥Y∣Z，这意味着P(X,Y∣Z)=P(X∣Z)P(Y∣Z)P(X, Y|Z) = P(X|Z)P(Y|Z)P(X,Y∣Z)=P(X∣Z)P(Y∣Z)。概率图模型的关键在于，图GGG中特定的分离性质（如d-分离、图分离）恰好对应着概率分布PPP中的条件独立性断言。9.4.2 贝叶斯网络贝叶斯网络，又称信念网络或有向图模型，是一种基于有向无环图（DAG）的概率图模型[1]。9.4.2.1 结构定义与因子分解一个贝叶斯网络由两部分定义：一个有向无环图结构：每个节点对应一个随机变量，有向边表示直接的依赖或影响方向（通常可解释为因果或时序关系）。节点XiX_iXi​的父节点集合记为Pa(Xi)\text{Pa}(X_i)Pa(Xi​)。一组条件概率分布：每个节点XiX_iXi​关联一个条件概率分布P(Xi∣Pa(Xi))P(X_i | \text{Pa}(X_i))P(Xi​∣Pa