贝叶斯网络（Bayesian network），又称信念网络（belief network）或是有向无环图模型（directed acyclic graphical model），是一种概率图型模型，借由有向无环图（directed acyclic graphs, or DAGs）中得知一组随机 … 展开

令 G = (I,E) 表示一个有向无环图（DAG），其中 I 代表图中所有的节点的集合，而 E 代表有向连接线段的集合，且令 X = (Xi)i∈I 为其有向无环图中的某一节点 i 所代表之随机变量，若节 … 展开

以上例子是一个很简单的贝叶斯网络模型，但是如果当模型很复杂时，这时使用枚举式的方法来求解概率就会变得非常复杂且难以计算，因此必须使用其他的替代方法。一般来说，贝叶斯概率有以 … 展开

贝叶斯网络目前应用在模拟计算生物学与生物信息学基因调控网络（英语：gene regulatory networks）、蛋白质结构、基因表达分析、医学、文档分类、信息检索、决策支持系统、工程学、资料结合（英语：data fusion）、图像处理等。 展开

定义一个节点之马尔可夫毯为此节点的因节点、果节点与果节点的因节点所成之集合。一旦给定其马尔可夫毯的值后，若网络内之任一节点X皆会与其他的节 … 展开

让我们考虑一个应用在医药上的概率推论例子，在此病人会被诊断出是否有呼吸困难的症状。表一代表一个我们所观测到的资料集合，包含10笔观测值，S代表的是吸烟与否（Smoker），C代表是否为罹癌者（Cancer），B代表是否罹患支气管炎（bronchitis），D代表是 … 展开