机器学习之图模型

图模型是用来解决，例如一张图片要么是0或9，但一个单词有名词或动词两种类型，图模型就是解决这个的。概率图模型(简称图模型)，PGM。

贝叶斯网络是有向图模型，

CPD，条件概率分布。

当然是DAG，有向无环图。

很明显，最好都是独立的。例如，如果已观察到Intelligence，那么SAT与Grade是无关的，独立的。

马尔可夫网络：无向图模型

在马尔可夫图中，如果节点A和B之间没有路径能使得该路径上的所有节点都被观察到(只要有一个节点是未知节点)，那么A和B就是相互独立的。

例如用图模型解决三门问题！

此时的所谓的参数估计就是估计CPD表格中的数值

最大似然嘛，懂了。
但对于马尔可夫网络来说，要用梯度下降法。

推理就是我们打造这整个框架的原因-----要根据我们已知的信息做出预测。

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