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bayes network新理解（2）

1）Reading conditional independence relations from the graph

Each node is conditionly independent of its non-descendents, given its immediate parents.

D-separation 


2）为什么需要Bayes Network

样本数据不足以支撑“整个特征集”之间的相互关系，只好通过“部分特征集”之间的关系推理“整个特征集”之间的相互关系。


3）网络结构知道，数据部分观察部分未知

bayes network新理解（2）_第1张图片

最后一行是“EM”算法的思路。EM算法主要用在具有隐含变量（z）的参数估计中。




bayes network新理解（2）_第2张图片





4）EM

bayes network新理解（2）_第3张图片


bayes network新理解（2）_第4张图片






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