机器学习强基计划5-4：图文详解影响流动与有向分离(D-分离)(附Python实现)

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  • 0 写在前面
  • 1 影响流动性
  • 2 有效迹
  • 3 有向分离算法
  • 4 Python实现

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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。

?详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)

在机器学习强基计划5-2：用一个例子通俗理解贝叶斯网络(附例题)中我们通过一个实例介绍了贝叶斯网络的概念，在机器学习强基计划5-3：图文详解因子分解与独立图I-Map(附例题分析+Python实验)中我们进一步介绍了网络中独立性条件与概率分布的关系，本文基于前面建立起的概念深入贝叶斯网络的微观结构，理解概

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