8.1 bayesian network
세 개의 확률 변수 $a$, $b$, $c$에 대한 임의의 결합 분포 $p(a, b, c)$를 고려해 보자. 여기서 이 변수들에 대해서 아무것도 특징짓지 않는다는 것을 주목해보자. (이 변수들이 이산인지 또는 연속인지 특정짓지 않음) 이러한 그래프 모델의 강력한 측면 중 하나는 하나의 특정 그래프가 넓은 범위의 분포들에 대한 확률적인 표현으로 사용될 수 있다는 점이다. 확률의 곱 법칙을 적용하면 결합 분포를 다음과 같이 나타낼 수 있다. $$p(a, b, c)=p(c \mid a, b) p(a, b) \tag{식 8.1}\label{eq1}$$ 식 8.1의 오른쪽 두 번째 항에 곱의 법칙을 한번더 적용하면 다음과 같이 나타낼 수 있다. $$p(a, b, c)=p(c \mid a, b) p(b \mid a..
2020. 7. 7.
