probabilistic graphical models

概率图模型，也称为图式化模型，是一种用于描述随机变量之间条件独立性的工具，通常用于概率推断和决策分析。它们用图形方式表示变量之间的关系，图中的节点表示随机变量，边表示变量之间的关系。概率图模型可以分为两类：贝叶斯网络和马尔科夫网络。贝叶斯网络一般用于描述原因和结果之间的关系，而马尔科夫网络通常用于描述序列数据中变量之间的关系。这些模型在机器学习、统计学和人工智能等领域都有广泛应用。