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贝叶斯网络是基于有向无环图和条件概率表构建的概率图模型，用于表达变量间的条件依赖关系并进行不确定性推理。

一、通俗解释

想象你玩侦探游戏，要通过零散线索推理真相。贝叶斯网络就像一张"因果关系地图"——用箭头把事件连起来，并标注每个事件发生的概率。比如"熬夜→注意力下降→工作效率低"这三个事件连成链条，网络不仅能计算"熬夜后效率低"的概率，还能反向推断"效率低是因为熬夜还是咖啡因过量"。普通概率计算像独立拼图块，贝叶斯网络则是拼出完整图案的连接逻辑。

二、专业解析

贝叶斯网络（Bayesian Network, BN）是一种基于概率推理的数学模型，由​​有向无环图（DAG）​​和​​条件概率表（CPT）​​组成。其核心特征包括：

​​1、结构特性​​

节点表示随机变量（如疾病症状、传感器数据），有向边描述变量间的条件依赖关系（父→子）。

满足​​条件独立性假设​​：若父节点已知，子节点与其他非后代节点独立。

​​2、数学表达​​

联合概率分布可分解为局部条件概率的乘积：

P(X1​,X2​,…,Xn​)=∏i=1n​P(Xi​∣Parents(Xi​))

例如，变量A→B→C的联合概率为：