Робота з мережами
Щоб повністю вказати байєсівську мережу і, таким чином, повністю представити спільний розподіл ймовірностей, необхідно вказати для кожного вузла X розподіл ймовірностей для X, обумовлене батьками X.
Розподіл X умовно за його батькам може мати будь-яку форму. Поширене працювати з дискретними або гауссовыми розподілами, оскільки це спрощує обчислення. Іноді відомі тільки обмеження на розподіл. Потім можна використовувати ентропію для визначення єдиного розподілу, яке має найбільшу ентропію з урахуванням обмежень.
Аналогічно, у конкретному контексті динамічної байєсівської мережі умовне розподіл для тимчасової еволюції прихованого стану зазвичай задається для максимізації швидкості ентропії неявного випадкового процесу.
Пряма максимізація ймовірності (або апостеріорної ймовірності) часто буває складним, враховуючи наявність неспостережуваних змінних. Це особливо характерно для байєсівської мережі прийняття рішень.
