Probabilistic Graphical Model

释义 Definition

概率图模型：用图结构（节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系）来描述一个概率分布，并支持对变量之间的条件独立性进行表达与推断的一类模型。常见形式包括贝叶斯网络（有向图）与马尔可夫随机场（无向图），也常写作 PGM。

例句 Examples

I learned probabilistic graphical models to understand dependencies between variables.
我学习概率图模型来理解变量之间的依赖关系。

Probabilistic graphical models provide a compact way to represent complex joint distributions and perform inference efficiently.
概率图模型提供了一种紧凑的方式来表示复杂的联合分布，并能更高效地进行推断。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌprɑbəˈlɪstɪk ˈɡræfɪkəl ˈmɑdəl/

词源与构词 Etymology

该短语由三部分组成：probabilistic（与概率相关的）+ graphical（图的/图形化的）+ model（模型）。含义直观：用“图”来组织和表达“概率模型”。在机器学习与统计学中，这个术语随着图论与概率论结合、用于系统化表示条件独立关系而普及。

相关词 Related Words

• Bayesian Network
• Markov Random Field
• Factor Graph
• Graphical Model
• Conditional Independence
• Inference
• Belief Propagation
• Variational Inference
• Hidden Markov Model
• Junction Tree

文献与著作中的用例 Notable Works

• Daphne Koller & Nir Friedman：《Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques》
• Judea Pearl：《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》
• Christopher M. Bishop：《Pattern Recognition and Machine Learning》
• Kevin P. Murphy：《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》
• Martin J. Wainwright & Michael I. Jordan： “Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference”
• Steffen L. Lauritzen：《Graphical Models》