用有向图表示随机变量条件依赖关系的概率模型。
贝叶斯网络像家族群里理亲戚账：谁会影响谁、消息先传到哪，一根根线顺下来就不乱了。
常用于诊断、风险判断和因果推理，适合处理不确定信息。
Belief State它常被用来表示系统对未知状态的概率性判断。
Knowledge Graph两者都用图表达关系，但它更强调概率依赖。
Structural Causal Model两者都描述变量结构，但后者更强调因果机制。
Do-Calculus当图里涉及干预问题时，会进一步连到它。