概率图模型的家族:探索概率图模型及其应用

本文介绍了概率图模型的基础知识,包括有向图模型(贝叶斯网络)和无向图模型(马尔可夫随机场),并提供了Python代码示例。概率图模型在机器学习、人工智能和统计学中有着广泛的应用,通过建模和分析复杂的概率依赖关系,助力于问题解决和决策制定。

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概率图模型是一类强大的统计工具,用于建模和分析复杂的概率依赖关系。它们在机器学习、人工智能和统计学等领域中被广泛应用。本文将介绍概率图模型的基本概念,并提供相应的源代码示例。

概率图模型是一种图结构,用于表示变量之间的概率依赖关系。它由两个主要组成部分构成:节点和边。节点表示随机变量,边表示变量之间的依赖关系。根据边的类型,概率图模型可以分为两大类:有向图模型(Directed Graphical Models,DGMs)和无向图模型(Undirected Graphical Models,UGMs)。

有向图模型(DGMs)也称为贝叶斯网络(Bayesian Networks)。它使用有向边表示概率依赖关系,其中每个节点的概率分布条件于其父节点的状态。贝叶斯网络可以用于推断变量的后验分布,并进行因果推理。以下是一个简单的贝叶斯网络的Python代码示例:

import numpy as np
import pgmpy.models 
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