贝叶斯网络一般是指带有概率信息的有向无环图。贝叶斯网络的信息有两部分组成。首先是表示独立信息的一个网络结构S，S中每个节点表示特定域中的一个概念或者变量，节点间的弧表示了可能的因果关系，体现了域知识的特征。其次每个节点都负有一个与该变量相联系的概率分布函数(CPD)， 如果概率是离散的，那么在给定了父母节点的时候取不同值的条件概率表(CPT).CPT体现了域知识的定量方面的特征。可见，贝叶斯网络是

本章节中咱们来聊聊如何发现一个因果结构，先给出因果的框架长成什么样子。一组变量V的因果结构是一个有向无环图，其中每个节点对应的V的一个变量，每个连接表示对应变量之间的直接函数关系。

之前的章节中咱们已知介绍给定因果图关系以后如何分析图中各个因素之间的关系，对撞路径等等。今天这篇文章中咱们主要介绍一下贝叶斯网络的雏形，开启因果推断的核心区域的探索。条件独立与图咱们在训练模型的时候经常会说条件变量独立，或者是独立同分布这样的名词，那么条件独立怎么在因果中使用并且怎么给出一个比较客观的定义呢？令V={V1,V2...}V=\{V_{1}, V_{2}...\}V={V1​,V2​.