2、贝叶斯网络
贝叶斯网络，由一个有向无环图(DAG)和条件概率表(CPT)组成。
贝叶斯网络通过一个有向无环图来表示一组随机变量跟它们的条件依赖关系。它通过条件概率分布来参数化。每一个结点都通过P(node|Pa(node))来参数化，Pa(node)表示网络中的父节点。如图是一个简单的贝叶斯网络，其对应的全概率公式为：
P(a,b,c)=P(c∣a,b)P(b∣a)P(a)P(a,b,c)=P(c∣a,b)P(b∣a)P(a)
较复杂的贝叶斯网络，其对应的全概率公式为：
P(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=P(x1)P(x2)P(x3)P(x4∣x1,x2,x3)P(x5∣x1,x3)P(x6∣x4)P(x7∣x4,x5)P(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=P(x1)P(x2)P(x3)P(x4∣x1,x2,x3)P(x5∣x1,x3)P(x6∣x4)P(x7∣x4,x5)