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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

 

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