Розвиток
Розвиток байєсівської мережі довіри часто починається з створення DAG G, такого, що X задовольняє локального властивості Маркова щодо G. Іноді це причинний DAG. Оцінено розподілу умовної ймовірності кожної змінної за її батькам в G. У багатьох випадках, зокрема, коли змінні є дискретними, якщо спільний розподіл X є добутком цих умовних розподілів, то X стає байєсівської мережею щодо G.
Марковское “ковдра вузла” – це безліч вузлів. Марковское ковдру робить вузол незалежним від іншої частини у бланку однойменного сайту і є достатнім знанням для розрахунку його розподілу. X є байєсівської мережею по відношенню до G, якщо кожен вузол умовно незалежний від всіх інших вузлів, враховуючи його марковское ковдру.
