Обратный Наивный Байес - оценка вероятности и параметров
Что произойдет, если мы перевернем стрелки в наивном байесовском классификаторе? Пример: сеть следующей структуры: структура BN
Допустим, есть тренировочный набор размера n; каждая точка данных состоит из (x,y), где x является вектором размера m двоичных значений, а y является классом и также является двоичным. Например, (0,1,0,1,1) где последний индекс - класс.
Я пытаюсь выяснить вероятность сети и как оценить параметры в таком случае. Я не совсем уверен, получим ли мы те же результаты, что и обычный наивный байесовский классификатор (интуитивно мы этого не делаем), и если нет, то как оценить как вероятность сети, так и параметры?