概率图模型(02)上: 贝叶斯网中独立关系(因子分解 & 影响流动)

2021年9月7日 5点热度 0条评论 来源: ThitherShore

  本博客中 PGM 系列笔记以 Stanford 教授 Daphne Koller 的公开课 Probabilistic Graphical Model 为主线,并参阅 Koller著作及其翻译版对笔记加以补充。博文的章节编号与课程视频编号一致。
  博文持续更新(点击这里系列笔记目录页),文中提到的资源以及更多见 PGM 资源分享和课程简介

  第 02 部分视频分为两篇博文记录(可点击 Part 链接进入):

  Part 1:上篇主要讲解了贝叶斯网络(Bayesian Network Fundamentals)相关知识,从链式法则推导出网络的因子分解,讨论了不同推断的形式(Reasoning Patterns),网络中概率影响的流动性(Flow of Probabilistic Influence),介绍了有效迹(Active Trailÿ

    原文作者:ThitherShore
    原文地址: https://blog.csdn.net/thither_shore/article/details/52208722
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