把貝葉斯網路當做圖來描述的
巨集觀一下，google顯示此圖
用圖表示概率分布，和馬爾科夫鏈甚是有淵源，聯想到有人用neo4j圖資料庫的er**決n-gram問題，肯定都是乙個套路給出p
(a,b
,c) 的聯合分布形式 p(
a,b,
c)=p
(c|a
,b)p
(a,b
) 繼續 p(a
,b,c
)=p(
c|a,
b)p(
b|a)
p(a)
得到下圖基本表示
概率表示
中的『條
件′用l
inks
鏈結起來
這裡存在乙個矛盾，公式裡左邊是對稱的，而右邊變成有向的了，看下文。
我們可以想象，如果聯合概率分布擴充套件到k維，很顯然會是乙個全連線graph，但實際上現實中很大部分是下圖表述
分布為p(x
1)p(
x2)p
(x3)
p(x4
|x1,
x2,x
3)p(
x5|x
1,x3
)p(x
6|x4
)p(x
7|x4
,x5)
,所以我們可以用圖(無環，即dag(directed acyclic graph))表示任意的概率分布。
對於之前的多項式擬合問題，加上點隨機元素，全連線的聯合概率分布可以更泛華的表述為 p(
t,w|
x,α,
σ2)=
p(w|
α)∏n
=1np
(tn|
w,xn
,σ2)
這裡的x 和
α在圖里表示什麼呢
這兩附圖的區別就是多了隨機性，也給出了x 和
α的解釋，如果在這裡加上對隨機量的其他分布，網路節點的表述會更全面。
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