Gard Markov

Îngrădirea Markov pentru noduri într-un model grafic conține toate variabilele care delimitează un nod de restul rețelei. Aceasta înseamnă că gardul Markov al unui nod este singura cunoaștere necesară pentru a prezice comportamentul nodului și al copiilor săi. Termenul a fost inventat de Judah Pearl în 1988 [1] .

Într -o rețea bayesiană , valorile părinte și copil ale unui nod furnizează în mod evident informații despre nod. Cu toate acestea, trebuie incluși și părinții copiilor săi, deoarece aceștia pot fi folosiți pentru a explica nodul în cauză. Într -o rețea Markov, gardul Markov pentru un nod este pur și simplu nodurile sale adiacente.

Un gard Markov pentru un nod dintr-o rețea bayesiană este un set de noduri format din părinți , copiii săi și alți părinți ai copiilor săi. Într -o rețea Markov, gardul Markov al unui nod este format din setul de vecini. Gardul Markov al nodului A poate fi de asemenea notat ca . $A$ $\partial A$ $A$ $\operatorname {MB} (A)$

Orice set de noduri din rețea este condiționat independent de dacă depinde de mulțime , adică atunci când depinde de gardul Markov al nodului . Probabilitatea are o proprietate Markov . Formal, pentru diferite noduri și : $A$ $\partial A$ $A$ $A$ $B$

\Pr(A\mid \partial A,B)=\Pr(A\mid \partial A).\!

Vezi și

Note

↑ Pearl, 1988 .

Literatură

Perla Iudeei . Raționamentul probabilistic în sistemele inteligente: rețele de inferență plauzibilă . - San Mateo CA: Morgan Kaufmann, 1988. - ISBN 0-934613-73-7 .