这部分文章主要是总结斯坦福大学的概率图模型课程（coursera链接）
Graohical Model主要分为两种：
贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔科夫随机场（Markov Network)
概率图理论共分为三个部分：
概率图模型表示理论、概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。

贝叶斯网络基础

Semantics & Factorization

首先用一个学生成绩的例子引出了贝叶斯网络的定义：

贝叶斯网络是一个有向无环图（directed acyclic graph, DAG）G，其中节点表示的是随机变量

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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52489270 为什么用贝叶斯网络联合分布的显式表示 Note: n个变量的联合分布,每个x对应两个值 ...
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图网络算法--概率图综述 1 概率论回顾在介绍概率图之前,我们先来回顾一下概率论中的相关的知识. 样本空间(Ω): 样本空间描述的是一个随机试验中所有可能输出的集合.比如我们随机抛了一千次硬币,那么 ...
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1. 对概率图模型的理解概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论,结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布.由图灵奖获得者Pearl开发出来. 如果用一个词来形容概率图 ...
独家 | 一文读懂贝叶斯网络
作者:Devin Soni 翻译:车前子校对:孙韬淳本文约1400字,建议阅读8分钟. 本文从概率论出发,为你阐述贝叶斯网络. 贝叶斯网络是一种利用贝叶斯推断进行概率计算的概率图模型.贝叶斯网络的 ...
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