Bayesian Network
Definition / 定义
贝叶斯网络：一种用有向无环图（DAG）表示随机变量及其条件依赖关系的概率模型；常用于不确定性推理、诊断、预测与因果建模。（也常被归为“概率图模型”的一种。）
Pronunciation / 发音
/ˈbeɪziən ˈnɛtˌwɜːrk/
Examples / 例句
We built a Bayesian network to predict equipment failures.
我们建立了一个贝叶斯网络来预测设备故障。
Using a Bayesian network, the system can combine sensor data and expert knowledge to infer the most likely cause of an alarm.
使用贝叶斯网络，系统可以融合传感器数据与专家知识，推断警报最可能的原因。
Etymology / 词源
“Bayesian”来自18世纪英国数学家与牧师 Thomas Bayes 的名字，指以贝叶斯定理为核心的概率更新思想；“network”意为“网络/网状结构”，在这里指变量节点与依赖关系边构成的图结构。合起来表示“用贝叶斯概率关系组织起来的网络模型”。
Related Words / 相关词
Literary Works / 文学作品
- Judea Pearl, Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference（经典著作，系统阐述贝叶斯网络与推理）
- Daphne Koller & Nir Friedman, Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques（广泛使用“Bayesian network”等术语）
- Stuart Russell & Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach（在人工智能章节中讨论贝叶斯网络与概率推理）
- Finn V. Jensen, Bayesian Networks and Decision Graphs（以贝叶斯网络为核心主题的专著）
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