贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种基于概率论的图形化模型，用于描述变量之间的依赖关系。它由节点和有向边组成，每个节点代表一个随机变量，而边则表示变量间的因果或相关关系。💡
首先，构建贝叶斯网络需要明确变量集合以及它们之间的条件依赖性。通过构建一个有向无环图（DAG），我们可以直观地理解各变量间的关系。接着，为每条边赋予条件概率分布（CPD），这一步骤决定了网络的具体行为模式。例如，在医疗诊断中，症状与疾病之间的关系可以用贝叶斯网络建模，从而帮助医生更准确地判断病情。🏥➡️📊
此外，贝叶斯网络还具备强大的推理能力。当部分信息已知时，我们可以通过贝叶斯定理推断其他未知变量的概率分布。这种特性使其广泛应用于机器学习、数据挖掘及人工智能领域。🌐🔍
总之，贝叶斯网络以其简洁优雅的形式，成为处理不确定性问题的重要工具之一。👏
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