简介：摘要：贝叶斯网络作为数据分析和不确定性推理的工具，帮助人们将概率统计应用于复杂领域。它随着人工智能的研究而兴起，其影响范围也逐渐扩大到了其它众多领域，并产生了重要的影响。贝叶斯网络也是描述随机变量之间的相关性的一种语言，完成概率推理是贝叶斯网络的主要目标，即预测一些事件的发生概率。理论上联合概率能满足在机变量之间进行概率推理的要求，但随着变量的数量增加联合概率的复杂度呈指数增长，因此应用联合概率分布进行概率推理变得不可行。贝叶斯网络可以将复杂的联合概率分布分解成多个模块，从而达到降低联合概率分布复杂度的目的。这一方法的提出解决了原先概率论难以应用于大型复杂系统的困难。
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