求解Bayesian Network的步骤

自己总结了一下求解BN的general procedure。 Mark在此


1. 明确 最外层的node是parameter,中间部分是latent variable,或者中间变量,可以integrate or collapsed out。另外还有observation

2. 明确要求哪些variable。通常parameter 可以trial and error 提前给定,主要就是求p(latent variable set |observation set, parameter set)

3. 利用BN 的structure, 求joint probability distribution的分解形式

4. 选择是利用MLE, MAP  还是bayesian inference,进行inference。。。。

他们的优缺点??试用场合?研究一下inference的方法。seeking now....

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