概率图模型教程 📚

概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGMs）是机器学习中用于表示变量间概率关系的图形化工具，广泛应用于贝叶斯推理、自然语言处理等领域。以下是核心概念与实战资源：

🎯 核心模型类型

1. 贝叶斯网络（Bayesian Network）
   用有向无环图（DAG）描述变量的条件依赖关系，适合处理因果关系建模

   

2. 马尔可夫随机场（Markov Random Field）
   无向图表示变量间的联合概率分布，常用于图像识别与社交网络分析

   

3. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）
   结合状态转移与观测概率，适用于序列数据建模如语音识别

   

🛠️ 实战项目推荐

• Python实现贝叶斯网络
• 基于PGMs的推荐系统案例
• 概率图模型在NLP中的应用

📘 学习路径建议

1. 先掌握概率论基础
2. 学习图模型表示方法
3. 实践Python库使用指南

需要进一步了解某个模型的数学原理或代码实现？欢迎访问机器学习概率专题获取完整课程体系。