概率图模型是一种用图形表示随机变量之间概率关系的方法。它主要分为两类:贝叶斯网络和马尔科夫网络。 贝叶斯网络(Bayesian Networks):又称为信念网络(belief networks)或有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)。在贝叶斯网络中,节点表示随机变量,有向边表示变量之间的依赖关系。每个节点都与一个概率分布相关联,表示...
概率图模型是机器学习的一个分支,重点研究如何利用概率分布描述真实世界并对其做出有价值的预测。 学习概率模型有很多理由。其中之一就是它是一个迷人的科学领域,有着美丽的理论,以令人惊讶的方式连接了两个截…
图模型 Graphical Model,亦称概率图模型 Probabilistic Graphical Model(PGM)或结构化概率模型 structured probabilistic model,是一种用图表示随机变量之间条件依赖关系的概率模型。它们通常用于概率论、统计学,尤其是贝叶斯统计学和机器学习。 这是一个图模型的例子。每个箭头表示一个依赖关系。在这个例子中: D 依赖于 A...
概率图模型是机器学习领域的重要分支，它探讨如何运用概率分布来刻画复杂世界并进行有效预测。它结合了概率论和图论的理论之美，同时与哲学中的因果问题相联系，尤其在处理不确定性时显得尤为关键。在实际应用中，概率图模型被广泛运用于医学、语言处理、视觉等众多领域，解决实际问题。它的理论优雅而应用广泛...
概率图模型，作为机器学习的核心领域，旨在通过概率分布来理解和预测复杂世界的不确定性。它融合了概率论与图论的精华，与哲学中的因果问题相呼应，并在医学、语言处理等多个实际问题中发挥重要作用。这些模型优雅的理论架构与强大的应用潜力，使其成为现代人工智能研究的焦点。概率模型的核心是用数学方程来...
《概率图模型：原理与技术》是2015年清华大学出版社出版的图书，作者是（美）Daphne Kolle。序 言 概率图模型将概率论与图论相结合，是当前非常热门的一个机器学习研究方向。本书详细论述了有向图模型（又称贝叶斯网）和无向图模型（又称马尔可夫网）的表示、推理和学习问题，全面总结了人工智能这一前沿研究领域的...
概率图模型是复杂不确定系统建模的重要工具，它通过一个拓扑图结构和相应的概率分布来直观地表示多个变量间的条件独立关系和因果关系，从而将复杂的高维系统进行分解简化，已成功地应用于机器学习、生物信息学、金融分析与预测等多个领域．本项目针对贝叶斯网络、链图等概率图模型的结构学习问题，给出几类图模型Markov等价...
《概率图模型：原理与应用香农信息科学经典》是2023年世界图书出版公司出版的图书，作者是路易斯·恩里克·苏卡。内容简介 本书从工程的角度概述了概率图模型（PGMs）。书本涵盖了PGMs每种主要类别的基础知识，包括表示、推理和学习原则，并回顾了每种类型的模型在现实世界中的应用。这些应用来自广泛的学科，突出了贝叶斯...