你想弄懂什么？

边缘化通过求和将对应于父节点不同状态的概率切片结合起来。相比之下，条件化将父节点固定为某一个特定状态，并仅在该单个切片内检查分布。

适用条件：模型包含具有多种可能状态的父节点。；我们正在计算子节点的分布。

边缘化通过求和将对应于父节点不同状态的概率切片结合起来。相比之下，条件化将父节点固定为某一个特定状态，并仅在该单个切片内检查分布。

适用条件：模型包含具有多种可能状态的父节点。；我们正在计算子节点的分布。

该图编码了假设，即两个子节点（效应）在给定父节点的情况下是条件独立的。这意味着一旦知道了父节点的状态，知道一个子节点的状态就不会提供关于另一个子节点状态的额外信息。

适用条件：模型是具有共同父节点结构的贝叶斯网络。；父节点的状态已被指定（作为条件）。

该图编码了假设，即两个子节点（效应）在给定父节点的情况下是条件独立的。这意味着一旦知道了父节点的状态，知道一个子节点的状态就不会提供关于另一个子节点状态的额外信息。

适用条件：模型是具有共同父节点结构的贝叶斯网络。；父节点的状态已被指定（作为条件）。