7.概率图模型(表示/推断/学习)

一、概率图分为三类：表示、推断、学习

二、贝叶斯网络---Representation---条件独立性 

三、贝叶斯网络---Representation---D-speration 

四、贝叶斯网络---Representation---具体模型例子

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 五、马尔可夫随机场---Representation---条件独立性

六、马尔可夫随机场---Representation---因子分解

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七、推断inference 总体介绍

八、推断inference---Variable Elimination变量消除法

九、推断inference---Belief Propagation（1）

十、推断inference---Belief Propagation（2）

十一、推断inference---Max Product

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十二、概念补充---道德图（Moral Graph）

十三、概念补充---因子图（Factor Graph）

 

 

 

参考文献：

【1】概率图论PGM的D-Separation(D分离)

【2】机器学习-白板推导系列-概率图模型

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4330093/blog/3649849