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Il Markov blanket di una variabile in un modello di rete bayesiana, rappresenta l’insieme minimo di variabili che fornisce tutte le informazioni necessarie per determinare in modo indipendente il valore della variabile di interesse, condizionata alle variabili rimanenti nel modello.
Ciò significa che conoscendo il Markov blanket di una variabile, non è necessario considerare le altre variabili nel modello per determinare il suo valore condizionato.
Il Markov blanket Include dunque i genitori diretti della variabile, le variabili figlie dirette e gli altri genitori delle variabili figlie.
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