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第一章:概率图模型简介
第一节PGM简介
第二章:概率图模型的表示
第二章:概率图模型的表示
第一节概率论与图论基础
第四节因子图
第三节马尔可夫随机场
第二章作业及说明
第二节贝叶斯网络
第三章:概率图模型的精确推理
第二节团树传播算法
第三节信念传播算法(BP算法)
第四节二值图切法
第一节推理问题分类&变里消元法
作业及代码
第四章:概率图模型的近似推理
第二节:基于图切法的近似推理
第四章作业
第一节:BP算法的能望最小化解释
第五章:概率图模型的学习
第二节:结构学习
第一节:参数学习
第五章作业.pdf
第六章:概率图模型的应用
第1节条件随机场在自然语言处理中的应用
第2节概率图模型在医学图像中的应用
第3节概率图模型在计算机视觉中的应用
PGM大作业.pdf