Probabilistic Graphical Models：一、Introduction and Overview（1、Overview and Motivation）

一、PGM用来做什么

1、  医学诊断：从各种病症分析病人得了什么病，该用什么手段治疗

2、  图像分割：从一张百万像素级的图片中分析每个像素点对应的是什么东西

两个共同点：（1）有非常多不同的输入变量；（2）对于算法而言，结果都是不确定的

二、PGM各代表什么

1、  Models

2、  Probabilistic

（1）概率：设计model即是为了分析一些不确定的东西（uncertainty）

（2）Uncertainty的来源：

（3）概率在模型表达上的优势

3、  Graphical

（1）图的形式更适于表达复杂的系统，例如上面所说的具备众多的变量

　　　　目的就是要从这些随机变量中找到事物的联合概率分布。

 

（2）例子

（3）优势

三、应用例子

原图->superpixels（切割成大片像素块）->机器学习割图->PGM识别图像内容

四、Overview