朴素贝叶斯分类器 和 贝叶斯网络的区别就是，朴素贝叶斯分类器的各个特征属性之间是相互独立的，而贝叶斯网络研究的问题则针对于特征属性不独立的情况。
贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量，它们可以是可观察到的变量，或隐变量、未知参数等。认为有因果关系（或非条件独立）的变量或命题则用箭头来连接（换言之，连接两个节点的箭头代表此两个随机变量是具有因果关系，或非条件独立）。若两个节点间以一个单箭头连接在一起，表示其中一个节点是“因(parents)”，另一个是“果(children)”，两节点就会产生一个条件概率
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