摘要：
上一篇的末尾讲到了表现性的问题，贝叶斯网络不能完全表现出某些概率分布特征，而马尔科夫网络有更好的表现性，马尔科夫网络是无向图模型（UGM）。 一、Factors（因子） 每个因子可以是一个函数，也可以是一个表，表示其中的variables之间的关系。表示为Φ（X1，X2，...，Xk）。 facto 阅读全文
摘要：
整个专栏对最近学习的概率图模型（Probabilistic Graphical Models）做一个总结，本篇主要总结Bayesian Networks的基本原理。 1、对于多变量的分布 PGM的主要目的是提供一种有效的工具来解约多概率变量模型。用联合概率来表示多概率变量模型如下： P(X1,X2, 阅读全文