【核心算法篇十七】《深度解析DeepSeek概率图模型：贝叶斯网络推理引擎的技术内核》
一、为什么需要贝叶斯网络推理引擎？
在人工智能领域，概率推理是处理不确定性的核心技术。人类在做决策时常常需要权衡多种可能性（比如明天是否下雨？疾病诊断结果是什么？），而贝叶斯网络正是模拟这种思维过程的数学工具。DeepSeek团队开发的贝叶斯网络推理引擎，就是要把这种人类级别的概率推理能力赋予机器，让AI系统不仅能处理确定性规则，还能像人一样处理模糊和不确定性问题。
二、贝叶斯网络基础课（技术核心）
2.1 网络结构：像搭积木一样建模
贝叶斯网络用**有向无环图(DAG)**表示变量间的因果关系：
- 节点：代表随机变量（比如"天气"、“体温”）
- 边：箭头表示因果关系（比如"感冒→发烧"）
- 条件概率表(CPT)：每个节点都附带一张"可能性说明书"
举个医疗诊断的例子：
感冒 → 发烧 ← 中暑
↑ ↓
鼻塞 ← 流感