贝叶斯网络节点概率的计算

列举一个例子

问题：根据图（a）给出的条件概率表，求出图（b）中各个节点的概率值。

P(B=真)=P(A真)P(B|A=真)+P(A假)P(B|A=假)；

在这里，全概率公式起着重要作用。

以上我们已经给出的概率，分为父节点的概率和 “在父节点下的子节点的概率，即条件概率”，统称为先验概率，由统计方法或人类经验提前给出。
条件概率在计算中起着重要作用。

在这里，贝叶斯公式在这里起着重要作用。
用自己的话说，作为一个有知识有经验的人类，在看待一件事情时，内心已经提前有了一些判断。客观世界对我们的影响则是：随着证据的增加，不断改变我们对某种事物的看法。
例子：
1、随着长时间的临床医学观察和医学知识的不断积累，加上统计数据的支持，我们认为人群中得脑瘤的概率为0.001；
2、又随着医疗实践，我们又知道X光拍片可以有很大概率发现脑瘤，若得脑瘤，大概率X光会异常（或者说正常人拍X光一般不会有啥问题，出问题的概率非常小）；
3、先进医疗设备的精密度特别高，准确度达到了0.989。
到此为止都是我们所获得的知识或者说能力。
现在在一次具体的诊断中，患者拍X光出现了异常，作为一名没有感情的诊断机器，需要判断在X光出现异常的情况下，患者得脑瘤的概率。我们做出理性判断的依据是什么？即我们自身拥有的知识，以及客观的检测结果。现在我们可以做出判断了。
贝叶斯公式右边的概率，无一例外来自我们的知识。
在拿到证据后，我们关于脑瘤发病率的估计更新了。
个人感觉这是一个从一般化到个性化的过程。

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