artificial-intelligence - 贝叶斯网络中的变量必须是 bool 值吗？

Question

我不敢相信我找不到任何关于此的信息，但是贝叶斯网络中的变量必须是 bool 值吗？我在教科书或网上找到的每个例子都使用 T/F 变量，但是如何表示在贝叶斯网络中具有两个以上可能值的变量？

例如，我遇到了以下问题:

我们有一袋三个偏向硬币 a、b 和 c，出现正面的概率分别为 20%、60%、
和 80%，分别。从袋子中随机抽取一枚硬币(抽取的可能性相同)
三个硬币中的每一个)，然后将硬币翻转三次以产生结果 X1、X2 和
X3.

绘制与此设置相对应的贝叶斯网络并定义必要的 CPT(有条件的
概率表)。

任何人都可以帮助我指出开始这个的方向吗？

Answer 1

贝叶斯网络支持具有两个以上可能值的变量。 Koller 和 Friedman 的“概率图形模型”具有较大变量的示例。

通常 BN 具有离散的随机变量(具有有限数量的不同值)。但是也可以用可数无限或连续变量来定义它们。不过，在后一种情况下，推理算法发生了很大变化。

现在我试着在网上找到一些例子，我不得不承认你是对的。他们很难找到。这是一个取自上述书籍的示例。变量 Grade 可以采用三个不同的值。