貝葉斯網路與統計推論概念地圖

本概念地圖整理馬可夫毯最原始、最穩固的統計語境：如何用圖結構與條件獨立找出一個變項的局部資訊鄰域。核心路徑是從貝葉斯網路與有向無環圖出發，使用d-分離判斷條件獨立，再由父節點、子節點及共同父節點構成馬可夫毯。最小化後得到馬可夫邊界。

graph TD
  A[貝葉斯網路] --> B[有向無環圖]
  B --> C[d-分離]
  C --> D[條件獨立]
  D --> E[馬可夫毯]
  F[父節點] --> E
  G[子節點] --> E
  H[共同父節點] --> E
  E --> I[馬可夫邊界]
  I --> J[特徵選擇]

思與行

• 初學先用三至五個節點畫圖，計算某一節點的父、子與共同父節點，再檢查分隔是否成立。
• 進階再比較一般分布中的最小邊界與 DAG 中的典型結構，不把兩種定義混為一談。

參考

• 主要筆記：貝葉斯網路中的馬可夫毯由父子與共同父節點構成、最小馬可夫邊界是目標變項的最小充分預測集合。
• 概念：馬可夫毯、馬可夫邊界、條件獨立、有向無環圖、d-分離、父節點、子節點、共同父節點。