用贝叶斯网络表示的全联合分布等于各变量的条件分布的乘积。
举一反三
- 下列关于贝叶斯网络说法错误的是() A: 贝叶斯网络提供了一种表示域中的条件独立关系的简洁方式。 B: 贝叶斯网络是对全联合概率分布的表示 C: 贝叶斯网络是对条件依赖性语句集合的编码 D: 贝叶斯网络的规模往往大于全联合概率分布
- 下面有关贝叶斯网络的说法错误的有哪些？ A: 贝叶斯网络结构可以由机器自动完成。 B: 贝叶斯网络的搭建需要考虑变量之间的因果关系，这是贝叶斯网络推理的基础。 C: 作为一种监督学习算法，贝叶斯网络也需要大量的样本分析变量之间的概率。 D: 贝叶斯网络的推理只能由原因变量，计算其联合概率，推出目标（分类）变量的条件概率，而不能由目标变量推出原因变量的可能性。
- 下列关于贝叶斯推断的说法正确的是() A: 贝叶斯推断不需要参数的先验分布 B: 贝叶斯推断需要参数的先验分布 C: 贝叶斯推断只有优点没有缺点 D: 贝叶斯推断参数的先验分布可以使用扁平先验和markov先验
- 贝叶斯网络中，节点需给出概率分布描述，对于离散型随机变量而言，可以用（ ）的形式表示。
- 贝叶斯假设确定的先验分布都是广义先验分布。(<br/>)