概率图模型的家族：探索概率图模型及其应用

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