Random Variable들을 visual하게 represent하여 다양한 Inference를 conditional independence를 이용하여 할 수 있게끔 해주는 것
A->B는 정방향은 Cause Inference, 역방향은 diagnostic
Head to Tail
x->y->z
y가 정해지면 z는 x에 dependent를 가지지 않ㅇ므
Tail to Tail
x->y
x->z일떄
x가 주어지면 y,z가 independent임
x->z
y->z
z가 정해지면 x,y가 dependent가 생김
Linear Regression
d-Separation
conditionally independent이면 d-seperated
Learning Graphical Model
구조가 주어지면 conditional probability 구함(maximize likelihood하는 방향으로)
그래프 구조는 어떻게 학습?
state->space search에 score function을 사용함
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