Choose a value for M with prior P(M

Choose a value for M with prior P(M) = 0:2. Assume we choose M = F.
 Next we choose a value for S from distribution . Assume
S = T is chosen.
 Look at B. This is an evidence node that has been set to T and . So this run counts as 0.05 of a complete run.
 Choose a value for C randomly with . Assume C = T.
 So, we have completed a run with likelihood 0.05 that reports C = T given
B = T. Hence, both Count(C = T,B = T) and Count(B = T) are incremented.

Kết quả (Việt) 1:

Chọn một giá trị cho M với trước P(M) = 0:2. Giả sử chúng tôi chọn M = F.Tiếp theo, chúng tôi chọn một giá trị cho S từ phân phối. Giả sửS = T được chọn.Xem xét sinh Đây là một nút bằng chứng đã được thiết lập để T và. Để chạy này tính là 0,05 một chạy hoàn toàn.Chọn một giá trị cho C ngẫu nhiên với. Giả sử C = T.Vì vậy, chúng tôi đã hoàn thành một chạy với khả năng 0,05 báo cáo C = T choB = T. do đó, cả hai tính (C = T, B = T) và Count(B = T) được tăng lên.

Kết quả (Việt) 2:

Chọn giá trị cho M với P trước (M) = 0: 2. Giả sử chúng ta chọn M =
F.? Tiếp theo chúng ta chọn một giá trị cho S từ phân phối. Giả sử
S = T được
chọn.? Nhìn vào B. Đây là một bằng chứng cho thấy nút đã được thiết lập để T và. Vì vậy, hoạt động này được tính là 0,05 của một chạy hoàn
chỉnh.? Chọn giá trị cho C một cách ngẫu nhiên với. Giả sử C =
T.? Vì vậy, chúng tôi đã hoàn thành một hoạt động với khả năng rằng các báo cáo 0.05 C = T cho
B = T. Do đó, cả hai Count (C = T, B = T) và Count (B = T) đang tăng lên.