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基于概率图模型的方法.docx
资料介绍
基于概率图模型的方法
一、概率图模型概述
概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM）是概率论与图论结合的产物，它用图结构来表示随机变量之间的依赖关系，将复杂的概率分布分解为多个局部概率分布的乘积，从而大大降低了概率建模与推断的复杂度。
在传统概率建模中，当面对多个随机变量时，联合概率分布的参数数量会随着变量个数呈指数增长，直接存储和计算几乎无法实现。而概率图模型通过图的边编码变量间的依赖关系，利用条件独立性假设分解联合概率，既保留了概率模型对不确定性的量化描述能力，又借助图结构获得了模块化的建模方式和高效的推断算法，目前已经成为机器学习、人工智能、计算机视觉、自然语言处理等领域的核心基础方法之一。
概率图模型的核心要素
概率图模型包含两个核心部分：
1. 结构部分：即图结构，由结点和边组成，每个结点对应一个随机变量，边则表示两个随机变量之间存在直接的概率依赖关系，如果两个结点之间没有边，则意味着这两个变量在给定其他变量的条件下是相互独立的，这就是概率图模型核心的条件独立性假设。
2. 参数部分：即图结构上的局部概率参数，用于量化变量之间的依赖程度，比如有向图中的条件概率表（CPT），无向图中的势函数（Potential Function）。
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