我在这里还是个新手，但有一个问题希望能得到帮助。我正在研究机器学习，特别是贝叶斯网络。我试图解决的问题是：

假设有一头牛可能患有某种疾病。你可以通过牛奶测试来检测这种疾病，该测试的假阳性率为0.05，假阴性率为0.01。连续5天进行测试，得到5个结果。给定一组结果，确定疾病的状态。假设第一天的感染先验概率为0.001，并且某一天的感染状态仅依赖于前一天的状态，即感染持续到下一天的概率为0.70，而新感染的概率为0.002。

然后你会得到一组结果，并根据这些结果要求确定一些事情。我不太确定如何为这个问题构建网络，想问问是否有人能提供一些指导意见。

谢谢。

回答：

贝叶斯网络应具有以下结构：

• infectn 表示牛在第 n 天的感染状态
• testn 给出第 n 天的测试结果