利用联合概率分布表进行不确定性推理时，需要预先建立或学习得到联合概率分布表。
举一反三
- 设随机向量[tex=2.643x1.357]DJUMdJyw8QoCXHzomLtAYg==[/tex] 的联合概率分布[tex=36.643x1.357]WSh0HWPdVHtO/QNDYp1wrOh+cEP2AuQ37qt6XKvbi94BZXaT5fmgChqCioZ2cY6JEtNYUzBup0QpM67K3FYCAk2EZPsuKrZ99BMrv1sY0vEKP5iQOkHAyUivPMH7l9KR[/tex]列出[tex=2.643x1.357]DJUMdJyw8QoCXHzomLtAYg==[/tex]的联合概率分布表;
- 中国大学MOOC: 玻尔兹曼机最终学习结果是使网络的输入输出联合概率分布与训练集样本的输入输出联合概率分布最为接近。
- 生成模型学习目标是X，y的条件分布概率，判别模型学习目标是X，y的联合分布概率。（ ）
- 由边缘概率分布律可求出联合分布律.
- 专家系统只能进行确定性推理，不能利用不确定知识进行不确定性推理。