Stanford概率图模型（Probabilistic Graphical Model）— 第一讲 贝叶斯网络基础

概率图模型（Probabilistic Graphical Model）系列来自Stanford公开课Probabilistic Graphical Model中Daphne Koller 老师的讲解。（https://class.coursera.org/pgm-2012-002/class/index）

主要内容包括（转载请注明原始出处http://blog.youkuaiyun.com/yangliuy）

1.    贝叶斯网络及马尔可夫网络的概率图模型表示及变形。

2.    Reasoning 及Inference 方法，包括exact inference (variable elimination, clique trees) 和 approximate inference(belief propagation message passing, Markov chain Monte Carlo methods)。

3.    概率图模型中参数及结构的learning方法。

4.    使用概率图模型进行统计决策建模。

第一讲. 贝叶斯网络基础

1、贝叶斯网络的定义

        贝叶斯网络是一个有向无环图，其中结点代表了随机变量，边代表了随机变量之间的概率关系，其联合概率分布可以用贝叶斯链式法则来表示

其中ParG(Xi)表示结点Xi在图G中的父节点对应的随机变量。

2、贝叶斯网络