[Bayesian Network] 2-1. D-separation

이번 글에서는 확률 그래프 모델에서 확률변수들 간의 독립, 종속 관계를 알아볼 수 있는 D-separation 성질에 대해 알아보겠습니다. [관련 글] [Bayesian Network] 2. 조건부 독립(Conditional Independence) 결합 확률분포를 통해 확률변수들 간의 독립, 종속에 대해 파악하기 위해서는 어떤 변수를 주변화(marginalize)하여 알아볼 수 있습니다. 하지만, 복잡한 결합 확률분포의 경우, 여러 변수들 간의 종속관계를 파악하기 어려울 수 있습니다. 방향성을 가진 그래프의 경우, 각 노드에서의 관계를 파악하여, 우리가 관심 있는 노드들이 조건부 독립인지 판단할 수 있습니다. 각 노드들이 다음과 같은 관계를 가지면 D-separated이라고 말합니다. (1) $A$, ..

2021.07.27