想问一下这道条件概率和贝叶斯网络的题，还有2）的P(B,i∽m,g,j)里面的的字母小写是什么意思

想问一下这道条件概率和贝叶斯网络的题，还有2）的P(B,i∽m,g,j)里面的的字母小写是什么意思orz，不知道分类对不对

贝叶斯条件概率/贝叶斯网络
可以参考下

贝叶斯条件概率/贝叶斯网络_多元条件概率公式_noobiee的博客-CSDN博客 假设B是由相互独立的事件组成的概率空间{B1,b2，...bn}，P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+..P(A|Bn)P(Bn)：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；Pr(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。Pr(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。P(AB)=P(A|B)P(B)=P(A)P(B)：由条件概率公式推导出 P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A) https://blog.csdn.net/m0_64768308/article/details/129558604

贝叶斯网络详解_lmn_的博客-CSDN博客 有时我们需要计算一个不确定原因的概率给出一些观察到的证据，在这些情况下可以使用贝叶斯方法。贝叶斯网络（bayesian network）是一种概率图形模型，它在图形模型中显式捕获已知的有向边的条件依赖性，它通过有向无环图(DAG)表示一组变量及其条件依赖关系。贝叶斯网络非常适合用于获取已发生的事件并预测几种可能的已知原因中的任意一种。例如，贝叶斯网络可以表示疾病和症状之间的概率关系。给定症状，该网络可用于计算各种疾病存在的概率。高效的算法可以在贝叶斯网络中进行推理和学习。对变量序列（例如 语音信号或蛋_贝叶斯网络 https://blog.csdn.net/weixin_43211186/article/details/125452636

表示发生的概率

贝叶斯网络进行推理的算法之一：对所有可观察随机变量节点用观察值实例化；对不可观察节点实例化为随机值。对DAG进行遍历，对每一个不可观察节点y，计算，其中wi表示除y以外的其它所有节点，a为正规化因子，sj表示y的第j个子节点。使用第三步计算出的各个y作为未知节点的新值进行实例化，重复第二步，直到结果充分收敛。将收敛结果作为推断值。

机器学习算法----贝叶斯网络：
https://blog.csdn.net/Sunshine_in_Moon/article/details/51276119

P表示相应变量的概率

TechWhizKid参考GPT回答：

• 问题是关于贝叶斯网络的，给出的图和表格中，可以看到网络和各节点的条件概率分布。这个网络中，小写字母表示具体的取值，例如 B=i 表示变量B的取值为i。所以，对于问题2），P(B,i∽m,g,j)可能表示 P(B=i, M=m, G=g, J=j)，即B、M、G、J这四个随机变量分别取i、m、g、j的联合概率。不过，这个表达式看起来有点奇怪，"∽"这个符号我没有看到过在这个上下文中的使用。

• 如何解答这些问题：

1）这个贝叶斯网络的结构可以断言什么？

根据贝叶斯网络的结构，可以断言以下内容：

• 变量B和M影响变量I，变量I和B影响变量G，变量G影响变量J。
• 给定父节点的情况下，每个节点与非后代节点独立。
• 在没有给定中间节点的情况下，源节点和目标节点是独立的。

• 这个题目没有给出具体选项，所以只能做出这些普遍的断言。

2）如果P(B,i∽m,g,j)表示P(B=i, M=m, G=g, J=j)，那么可以根据贝叶斯网络和给出的条件概率分布计算。

3）计算某人触犯了法律、被起诉、而且面临检举人，他会被监禁的概率，可以通过用贝叶斯网络的条件概率分布进行计算。具体来说，这是 P(J=t|B=t,I=t,M=t)。

4）在给定图形结构的通常条件独立性之外，图中的贝叶斯网络还存在一些特定上下文的独立性。这些独立性可以通过研究给定其他变量的特定取值时，某些变量的联合分布是否可以分解为这些变量的边缘分布来发现。具体的分析需要知道各节点的具体条件概率分布，我看到你给出的是P(G)和P(I)的条件概率分布以及P(B)和P(M)的边缘概率分布，但没有看到其他的条件概率分布，所以很难做出具体的分析。