Mastering Probabilistic Graphical Models using Python.pdf

概率图模型是机器学习中的一种技术，它利用图论的概念来简明地表示和优化预测数据问题中的值。图形模型为我们提供了在数据中寻找复杂模式的技术，并广泛应用于语音识别、信息提取、图像分割和基因调控网络建模等领域。本书从概率论和图论的基础出发，接着讨论各种模型和推理算法。讨论了所有不同类型的模型以及创建和修改模型的代码示例，并对它们运行了不同的推理算法。有一整章将继续介绍朴素的贝叶斯模型和隐藏的马尔可夫模型。这些模型已经用实际例子进行了深入的讨论。