BN

BN，也被称为贝叶斯网络，是一种图形模型，用于表示变量之间的概率关系。它由节点和有向边组成，每个节点代表一个随机变量，每个有向边代表两个随机变量之间的条件概率。BN可以用于推断、学习和推理。在BN中，节点可以分为两种类型：观察节点和隐藏节点。观察节点表示可以直接观察到的变量，而隐藏节点表示不能直接观察到的变量。BN可以用于处理不确定性和复杂性，并广泛应用于机器学习、人工智能、自然语言处理等领域。