Вычислите совместное распределение из полносвязного графа факторов
Я искал, но не могу найти осмысленного ответа (я больше разработчик программного обеспечения, чем математик, поэтому я, вероятно, что-то неправильно понимаю)
Предположим, у меня есть несколько переменных (A, B, C, D, E и т. д.) из набора данных из 100 000 записей. Каждая переменная имеет от 2 до 1000 дискретных состояний. У меня есть распределения вероятностей каждой переменной, а также все условные распределения между каждой парой переменных. Как я могу вычислить совместное распределение по всем переменным (т. е. P(ABCDE))?
Мне сказали, что распространение убеждений — это решение, но в каждом примере, который я вижу, используется скорее ориентированный граф, чем полносвязный, поэтому я не понимаю, как применять BP. Я пробовал pgmpy и пару других реализаций Python BP, но не понимаю, как их использовать с полносвязным графом факторов.
Является ли BP правильным решением? если да, будет ли он масштабироваться для многих переменных? Или есть лучший метод?