实际例子.png
英语学习：
augment：增加
trivial：不重要的
coarse：粗糙的
grained：有木纹的
whereas：而
overall：整体的
anti-lock brakes：防抱死刹车
instantiate：实例
presumption：假定
distract：转移
isolation：隔离
trail in isolation：追踪孤立
counteract：抵消
query：询问
analogous：类似
violation：违反
airbag：安全气囊
建立过程.png
在这里列举了一个建立贝叶斯网络的典型案例，我们学习了如何建立条件概率分布表和增加节点，以及如何观测激活轨迹。
这里列举保险公司的一个例子，我们需要估计成本，然后与保险价格比较，做出是否为该人投保的决策。为了方便讲解，这里都用离散变量，而实际情况下可能用到连续变量。成本有高和低两个取值，决定成本的因素有事故和车子的类型，车子的类型有两类，事故有严重，轻微和无三个取值，事故的有三个决定因素，分别是车子的购买年限，有2000年前，和2000年后两个取值，年限决定了车子有没有安全气囊和刹车防抱死装置，这两个因素有直接影响事故的严重程度，车子的类型，以及司机的水平，司机的水平有好和坏之分，但在实际调查中没有司机会承认自己水平差劲，我们要根据他有没有违规记录来判别，为了方便条件列表表示与实际情况，记录的产生是由驾驶技术决定的，而不是记录决定驾驶技术，这里我们只是由记录推断驾驶技术，这一点很容易搞错，导致代表条件的列无法正确的表达。然后继续添加驾驶技术的原因节点，有年龄包含年轻和年老两个因素，性格包含是否专注一个因素，有练习包含是否有额外的练习两个因素。其中性格和年龄决定了他是否是一个好的学生，因为额外的练习只能包含驾驶技术，也就是熟练程度，性格和年龄可以判断是否是一个好的学生。建立完这个网络之后，我们就可以设置观测节点，看到它对影响轨迹上其他节点的作用效果。
条件概率表.png
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