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如果我理解正确，两者都使用贝叶斯定理生成无环图并根据每个节点上应用的函数计算百分比。

有什么区别？

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一个简单而根本的区别是 无环图！= 树

例如，a->b<-c 不是一棵树（它有两个根），但它是一个无环图。

我不精通决策树，但我精通贝叶斯网络。这里有一些你可以用贝叶斯网络做的事情，我不确定你是否可以用决策树做。研究如何用决策树做这些事情可能会发现有趣的差异。

  • 计算变量之间的联合概率表
  • 确定两个变量是否条件独立
  • 给定一些证据，确定给定证据的非证据变量的分布
于 2010-08-10T22:02:29.240 回答