贝叶斯算法

贝叶斯网络（Bayesian networks or Bayesnets）也称为因果概率网络（CPNs，Causal Probabilistic Networks）、贝叶斯信念网络（BNS，Bayesian belief Networks）或信念网络，是用来对那些带有不确定性问题的问题域进行建模的系统。

在贝叶斯网络中，每个节点代表一个有限状态数的离散随机变量，节点之间的单向箭头代表其间的因果关系。如果某个节点不具有父节点（即没有箭头指向它），那么这个节点就具有一个边缘概率表，其中记录了该节点取不同状态值的概率分布；反之，若某节点有父节点（即存在一条或多条有向箭头指向它），则它就拥有一个条件概率表。条件概率表中的每个元素对应该节点在其父节点处于某种状态组合下，其本身状态值的概率分布规律。

贝叶斯网络（Bayesian networks or Bayesnets）这里的应用算法有：

• 高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes)
• AODE（Averaged One-Dependence Estimators）
• 贝叶斯网络（Bayesian Belief Network）