Each node in a Bayesian net-work re

Each node in a Bayesian net-work represents a random variable and is associated with a probability function, and can use prior probability to determine posterior probability, which makes it simple to integrate new data into the Bayesian network (Heckerman & Wellman, 1995; Jensen, 1996; Pearl, 1988). The basic formula of a Bayesian network is the following:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แต่ละโหนดในสุทธิทฤษฎีการทำงานแทนตัวแปรสุ่ม และเกี่ยวข้องกับฟังก์ชันความน่าเป็น และการใช้ความน่าเป็นก่อนกำหนดหลังน่าเป็น ซึ่งทำให้ง่ายต่อการรวมข้อมูลใหม่เข้าไปในเครือข่ายทฤษฎี (Heckerman & Wellman, 1995 เจนเซน 1996 เพิร์ล 1988) สูตรพื้นฐานของเครือข่ายทฤษฎีคือ ต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โหนดในสุทธิทำงานคชกรรมแต่ละตัวแปรสุ่มและมีความเกี่ยวข้องกับฟังก์ชั่นความน่าจะเป็นและสามารถใช้ความน่าจะเป็นก่อนที่จะมีการตรวจสอบน่าจะเป็นหลังซึ่งจะทำให้มันง่ายที่จะบูรณาการข้อมูลใหม่เข้ามาในเครือข่ายแบบเบย์ (Heckerman & Wellman 1995; เซ่น 1996; เพิร์ล, 1988) สูตรพื้นฐานของเครือข่ายแบบเบย์เป็นดังต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แต่ละโหนดในระบบงานเครือข่ายเป็นตัวแปรสุ่มและเกี่ยวข้องกับฟังก์ชันความน่าจะเป็นและสามารถใช้ความน่าจะเป็นก่อนเพื่อตรวจสอบความน่าจะเป็นภายหลัง ซึ่งทำให้มันง่ายที่จะรวมข้อมูลใหม่เข้าสู่เครือข่ายแบบเบย์ ( heckerman & WELLMAN , 1995 ; Jensen , 1996 ; ไข่มุก , 1988 ) สูตรพื้นฐานของเครือข่ายคชกรรมคือต่อไปนี้ :