课程简介

概率图模型是一类用图形模式表达基于概率相关关系的模型的总称。概率图模型结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布，主要包括马尔可夫随机场（MRF）、贝叶斯网络（BN）、因子图（FG）等。

课程目录

01.任务1：【视频】PGM简介_.mp4
02.任务2：【视频】概率论与图论基础知识_.mp4
03.任务3：【视频】贝叶斯网络_.mp4
04.任务4：【视频】马尔科夫随机场_.mp4
05.任务5：【视频】因子图_.mp4
07.任务7：【视频】推理问题分类及意义&变量消元法_.mp4
08.任务8：【视频】团树传播算法_.mp4
09.任务9：【视频】信念传播算法_.mp4
10.任务10：【视频】二值图切法_.mp4
11.任务11：【视频】精确推理作业_.mp4
12.任务12：【视频】BP算法_.mp4
13.任务13：【视频】基于约束松弛和对偶分解的近似推理_.mp4
14.任务14：【视频】基于采样的近似推理_.mp4
14.1任务14：【视频】基于图切法的近似推理_.mp4
15.任务15：【视频】近似推理作业_.mp4
16.任务16：【视频】参数学习_.mp4
17.任务17：【视频】结构学习_.mp4
18.任务18：【视频】概率图模型的应用_.mp4
19.任务19：【视频】概率图模型的应用2_.mp4
20.任务20：【视频】作业讲解_.mp4