摘要：
一、引入 之前说过推断问题主要是已知一些变量求别的变量的概率，在图模型中主要是求隐变量的后验概率会用到。 有一些隐变量之间的关系没那么复杂，可以精确计算出来，虽然麻烦，但是好歹是可计算的，这种方法就是精确推断，精确推断比较简单，不会多写；还有的是真的没法算出来的，又不可缺，就只能近似推断，而近似推断 阅读全文
摘要：
一、前言 图模型的学习主要是学习网络结构，即寻找最优的网络结构；以及网络参数估计，即已知网络结构，估计每个条件概率分布的参数。这里主要讲网络参数的估计。然后又可以分为不含隐变量的参数估计，和含隐变量的参数估计。隐变量相对于可观测变量而言，就是我们无法直接观测到的变量；在特征空间里可以理解为不能被人直 阅读全文