貝氏網路 貝氏網路Bayesian network又稱信念網絡belief network或是有向無環圖模型directed acyclic graphical model是一種機率圖型模型藉由有向無環圖directed acyclic graphs or DAGs中得知一組隨機變數  X   X       X n  displaystyle leftXXXnright 及其n組條件機率分配conditional probability distributions or CPDs的性質舉例而言貝氏網路可用來表示疾病和其相關症狀間的機率關係倘若已知某種症狀下貝氏網路就可用來計算各種可能罹患疾病之發生機率 一般而言貝氏網路的有向無環圖中的節點表示隨機變數它們可以是可觀察到的變量抑或是潛在變量未知參數等連接兩個節點的箭頭代表此兩個隨機變數是具有因果關係或是非條件獨立的而两个節點間若沒有箭頭相互連接一起的情況就稱其隨機變數彼此間為條件獨立若兩個節點間以一個單箭頭連接在一起表示其中一個節點是因parents另一個是果descendants or children兩節點就會產生一個條件機率值比方說我們以 X i displaystyle Xi 表示第i個節點而 X i displaystyle Xi 的因以 P i displaystyle Pi 表示 X i displaystyle Xi 的果以 C i displaystyle Ci 表示圖一就是一種典型的貝氏網路結構圖依照先前的定義我們就可以輕易的從圖一可以得知 P    X   X    C     P     C    X   X    P    X   displaystyle PleftXXrightCemptyset Pemptyset CleftXXrightPleftXright 以及 C    X   displaystyle CleftXright 大部分的情況下貝氏網路適用在節點的性質是屬於離散型的情況下且依照 P  X i  P i  displaystyle PXiPi 此條件機率寫出條件機率表英语conditional probability table此條件機率表的每一列row列出所有可能發生的 P i displaystyle Pi 每一行column列出所有可能發生的 X i displaystyle Xi 且任一列的機率總和必為寫出條件機率表後就很容易將事情給條理化且輕易地得知此貝氏網路結構圖中各節點間之因果關係但是條件機率表也有其缺點若是節點 X i displaystyle Xi 是由很多的因所造成的果如此條件機率表就會變得在計算上既複雜又使用不便下圖為圖一貝氏網路中某部分結構圖之條件機率表