Reţea bayesiană

De la Wikipedia, enciclopedia liberă

[modifică] Introducere

Modelele grafice probabilistice sunt grafuri în care nodurile reprezintă variabile aleatoare, iar arcele (respectiv lipsa acestora) reprezintă presupuneri de independenţă condiţionată. Ca urmare, ele oferă o reprezentare compactă a distribuţiilor probabilistice cumulate. Modelele grafice neorientate, numite şi Câmpuri Markov Aleatoare (Markov Random Fields) sau Reţele Markov, au o definiţie simplă a independenţei: două (seturi de) noduri A şi B sunt condiţional independente dacă, dat fiind un al treilea (set) C, toate căile dintre nodurile A şi B sunt separate de un nod din C. Spre deosebire, modelele grafice orientate (numite şi Reţele Bayesiene), au o noţiune mai complexă a independenţei, care ia în considerare direcţia arcelor; acestea au mai multe avantaje: cel mai important este că un arc de la A la B poate fi interpretat ca A "cauzează" pe B. Aceasta poate fi folosită ca "ghid" pentru construirea grafului. În plus, modelele orientate pot codifica relaţii deterministe şi sunt mai uşor de învăţat.

Sursă (traducere): [[1]]