贝叶斯分类——贝叶斯网络

在“贝叶斯分类——朴素贝叶斯算法”中，我介绍了朴素贝叶斯分类的相关知识。其中的核心思想是利用变量之间的“朴素”性质，计算出联合概率密度。这依赖于朴素贝叶斯分类的一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立。但现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的适用范围。贝叶斯分类中有一种应用范围更广的算法——贝叶斯网络（又称贝叶斯信念网络或信念网络）。 基

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