本文探讨了有向图模型和无向图模型在机器学习领域的应用，包括贝叶斯网络、深度信念网络、马尔可夫随机场等，解析了这些模型如何通过图形结构表达变量间的依赖关系。
一.有向图模型(贝叶斯网络、信念网络)
- 朴素贝叶斯分类器
- 隐马尔可夫模型
- 深度信念网络
- sigmoid信念网络
二.无向图模型(马尔可夫随机场、马尔可夫网络)
- 对数线性模型(最大熵模型)
- 条件随机场
- 波尔兹曼机
- 受限波尔兹曼机
概率图模型
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