贝叶斯网络的D-separation编撰和Python代码实现

，因为得到了 X_1——因此，它不是一个active trail：

D 复合的另一种正则表达式

还有一种比较少用的D复合正则表达式：

画始祖由此可知，画仅还包括提到的常量及其所有始祖的因特网的简化版。 连通路由的伯父路由，为具有共同侄路由的常量之间画一条无向边。 将有向边替换为无向边 撤下集合路由及其边：例如，在“集合 Z 的状况下，X 和 Y 确实单一？”，则必须撤下 Z 及其所有边。 深入研究这个简化的由此可知，如果由此可知中的的常量不连接起来，则它们是单一的。 如果常量 阅读数学公式——，则很难保证它们是单一的。

下面用到下述的由此可知来进行正则表达式的时所述：

今天确认下述疑问：

三维时所述这个现实生活：

可以看到它们仍然是连通的，这意味着 A 和 B 在集合 C 的状况下不是前提条件单一的。

先刚才另一个疑问：

之前得到的结果如下：

无法连通，这意味着 A 和 B 是单一的。

之前一个例侄：

结果如下：

可以看到 D 和 E 通过一条通过 C 的方向连接起来，因此在集合 A 和 B 的状况下，它们显然是前提条件单一的。

概念已经简介完毕了，今天刚才如何用到 Python 来借助于它。

Python标识符借助于

借助于由此可知结构

要用到该正则表达式，首先只能有一个由此可知作为处理的数据。 新增只能的奎：

借助于结构时首先只能只能出访由此可知的边和路由。 由于它是有向由此可知，因此只能出访由此可知中的所有路由的伯父路由和侄路由也很有用。 此外还只能一个可以三维由此可知的函数：

借助于 D 复合正则表达式

今天可以重写 D 复合正则表达式的标识符了。

先决条件 1，比较简单地寻找集合路由的所有始祖——这里集合路由包括开始路由、结束路由和我们前提条件的路由。

先决条件2 ，我们从起始路由搜寻所有也许的inactive trails。 标识符如下：

先一正则表达式的要能是执行如下的查询：

所以只能扩充后面时所述了的标识符。 后面的标识符已经从起始路由寻找了所有也许的举办活动方向——然后只只能检查结束路由确实还包括在这个列表中的就可以了。之前还可以对不尽并不相同路由来进行颜色解码的因特网三维。 标识符如下：

今天刚才标识符确实直接。 假设有一个贝叶斯因特网，如下表：

我们来确认：

Are node 4 and 5 d-separated given node 6?

论述

在本文中的简介了 D 复合的概念及其适当的正则表达式，并且用到 Python借助于了该正则表达式，虽然标识符中的还有很多可以优化的地方，但是这对于我们认知正则表达式是一个极其好帮助，之前比如时说用到我们重写的标识符来进行了实验，证明标识符是无法疑问的。

引用：

Koller, D., Simon Friedman, N. (2009). Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (1st ed.). The MIT Press. Ermon, S. (2022). Bayesian networks. Github.

作者：Naja Møgeltoft

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