贝叶斯网络(四)--完整数据集下的参数学习

本节主要讲完整数据集下的参数学习， 在贝叶斯网络中参数就是计算路径概率的时候，每条连边的概率。对于这个概率主要有两种做法，这一种是 频率学派， 一种贝叶斯学派。频率学派这种方法是最容易理解和做的，直接调过证明过程，看一个小例子。看如图1的概率关系。MFRm0m_{0}m0​badOm0m_{0}m0​badOm0m_{0}m0​badOm0m_{0}m0​badOm0m_{0}m0​badNm0m