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一種簡單和基本的區別是 無環圖!=樹
例如,A-> B < -c是不是樹(它有兩個根),但它是一個非循環圖。
我對決策樹不太熟悉,但我對貝葉斯網絡非常精通。 以下是您可以對貝葉斯網絡做的一些事情,我不確定您是否可以使用決策樹。研究如何用決策樹來做這些事情可能會揭示出有趣的差異。
- 計算的變量之間的聯合概率表,如果兩個變量是有條件獨立
- 鑑於一些證據,所提供的證據不證據變量
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貝葉斯網絡生成的非循環圖可以成爲森林嗎?因爲否則它們都會生成樹,因爲連通的非循環圖是樹。 – iceburn 2010-08-11 23:01:01
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是的。有可能兩個變量是獨立的。在這種情況下,他們沒有連接。 此外,貝葉斯網絡不會「生成」圖形,它是概率分佈變量之間的條件獨立關係的圖形表示。 – 2010-08-11 23:33:34
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這裏是分佈a [pdf](http://www.researchgate.net/publication/26803642_Comparison_of_Bayesian_network_and_decision_tree_methods_for_predicting_access_to_the_renal_transplant_waiting_list/file/79e4150b7b248e0384.pdf)發表在一篇論文中:「貝葉斯網絡和決策樹方法的比較決定訪問腎移植等候名單「,比較決策樹和貝葉斯網絡。 – 2013-04-04 23:22:56