b'\n_START_ARTICLE_\nSie\xc4\x87 bayesowska\n_START_PARAGRAPH_\nSie\xc4\x87 bayesowska s\xc5\x82u\xc5\xbcy do przedstawiania zale\xc5\xbcno\xc5\x9bci pomi\xc4\x99dzy zdarzeniami bazuj\xc4\x85c na rachunku prawdopodobie\xc5\x84stwa. Klasycznym przyk\xc5\x82adem jest reprezentowanie zale\xc5\xbcno\xc5\x9bci pomi\xc4\x99dzy symptomami a chorob\xc4\x85._NEWLINE_Formalnie taka sie\xc4\x87 jest modelowana za pomoc\xc4\x85 skierowanego grafu acyklicznego, w kt\xc3\xb3rym wierzcho\xc5\x82ki reprezentuj\xc4\x85 zdarzenia, a \xc5\x82uki zwi\xc4\x85zki przyczynowe pomi\xc4\x99dzy tymi zdarzeniami. Je\xc5\x9bli od wierzcho\xc5\x82ka A prowadzi \xc5\x9bcie\xc5\xbcka do wierzcho\xc5\x82ka B to B jest potomkiem A. Podstawowym za\xc5\x82o\xc5\xbceniem sieci bayesowskiej jest niezale\xc5\xbcno\xc5\x9b\xc4\x87 danego zdarzenia od wszystkich innych, kt\xc3\xb3re nie s\xc4\x85 jego potomkami.'