变量之间的邻接矩阵可能是很稀疏的,这时候图看起来很简单,但联合概率函数就会巨长。
图的视觉元素可以成为新的基本词汇,封装背后的概率论提供的底层API,降低思考负担,更便于使用者发现有益的模式。
一种方法是列出每个分布必须满足的条件独立集。可以使用称为d-分离的图准则,从图中获得这些独立集,详见d-分离的概率意义。