グラフィカルモデル
P [ A , B , C , D ] = P [ A ] P [ B ] P [ C | B , D ] P [ D | A , B , C ] . {\displaystyle P[A,B,C,D]=P[A]P[B]P[C|B,D]P[D|A,B,C].}
どの2つのノードも、それらの親ノードによる条件付き独立である。一般に、d-separation(英語: d-separation)と呼ばれる基準をグラフが満たしていれば、どの2つのノード集合も第3の集合による条件付き独立となる。ベイジアンネットワークにおいては、局所独立性と大域独立性は等しい。
このグラフィカルモデルは有向非巡回グラフであるベイジアンネットワーク(Bayesian network, Belief network)として知られている。隠れマルコフモデルやニューラルネットワークといった古典的な機械学習モデルや、Variable-orderマルコフモデル(英語: variable-order Markov model)のような新しいモデルは、ベイジアンネットワークの特殊ケースと考えることができる。