ベイジアンネットワークで "XOR"を実装する方法は？

Question

グラフィックモデルとベイジアンネットワークでは、どのようにXOR problemを実装しますか？

私はここにbayesian network vs bayes classifierをお読みください。

を単純ベイズ分類器は、ベイジアンネットワークの特定のクラスを記述し、単純なモデルである - すべての機能は、クラス条件付きで独立しています。このため、Naive Bayesが解決できない問題がいくつかあります（下記例）。しかし、そのシンプルさはまた適用を容易にし、多くの場合に良い結果を得るために必要なデータは少なくて済みます。

例：XORバイナリフィーチャx_1、x_2およびターゲット変数y = x_1 XOR x_2の学習に問題があります。

Naive Bayes分類器では、x_1とx_2を独立して扱う必要があるため、「x_1 = 1の場合y = 1の確率」などの計算を行います。これは役に立ちません。 x_1 = 1は、y = 1をそれ以上にすることはありません。ベイジアンネットワークは独立性を仮定していないので、このような問題を解決することができます。

私はグーグルではありましたが、どうやって理解できませんでした。誰かが私にヒントや良いリファレンスを与えることができますか？ありがとう！

Answer 1

これは実際にはかなり簡単です。

モデルのDAGは、XORノードの確率分布は、その後

x1 x2 | P(XOR=1|x1,x2) 
0 0 | 0 
0 1 | 1 
1 0 | 1 
1 1 | 0