贝叶斯网络首先是一张“图”（Graph），注意Graph这个词翻译成中文是“图”，但是“图”这个词对应的英文可多了，image、draw、photo、paint、graph，每个词的引申意都不一样。Graph的引申意是：类似拓扑结构的东西绘制成的一张图。也就是由“节点”和“边”组成的一种“图”状数据结构。
贝叶斯网络这种Graph的特点是：单向，不循环。
贝叶斯网络的节点的含义是：发生某事件。边的含义是：如果父节点的事件已经发生，那么发生子节点事件的概率（根节点没有概率）。父子节点必须是直接相关的。比如这样一个场景：
中国象棋里，红方吃掉了绿方的“将”，那么绿方必然输了。用贝叶斯网络来表示就是：
图1 简单的关系
当然，输棋是被对方抓住n个昏招的结果，每个昏招造成的影响也不同，举个栗子：绿方分别被吃了“车”、“马”、“卒”3个子。每个子的损失对棋局的影响肯定是不一样的。假设被吃“车”导致60%的概率输棋，被吃“马”导致30%的概率输棋、被吃1个“卒”导致5%的概率输棋，那么用贝叶斯网络表示就是：
图2 联合概率
如果细心，会发现60%+30%+5% != 100%，没错，那5%是：对手脑子犯浑，被翻盘了。这一点可以看出贝叶斯网络的另一个特性，那就是：某件事（红方吃掉绿方的“将”）发生的概率可以不为100%。
由此可以看出，贝叶斯网络表示的是：某些事情的因果依赖关系，以及每件事情发生的概率。
