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第85行： − 贝叶斯网络模型模型的参数学习，一般会假设结构一致，然后从样本数据中学习每个变量的概率分布。概率分布的形式一般会预先设定，如多项式分布、高斯分布和泊松分布等。常见的算法有：+ − + − − 贝叶斯网络模型的结构学习是贝叶斯网络学习的最主要的部分，此时贝叶斯网络的参数和结构都位置，需要从样本数据中找到与数据匹配度最好的网络结构。当确定网络结构之后，参数学习知识相对简单的参数估计问题。 − + +
→贝叶斯网络模型学习
===贝叶斯网络模型学习 ===
===贝叶斯网络模型学习 ===
贝叶斯网络模型模型的参数学习，一般会假设结构一致，然后从样本数据中学习每个变量的概率分布。概率分布的形式一般会预先设定，如多项式分布、高斯分布和泊松分布等。
贝叶斯网络模型的结构学习是贝叶斯网络学习的最主要的部分，此时贝叶斯网络的参数和结构都未知，需要从样本数据中找到与数据匹配度最好的网络结构。当确定网络结构之后，参数学习知识相对简单的参数估计问题。结构学习的算法主要分为三类：基于约束 (Constraint based, CB) 的学习算法、基于评分搜索(Scoring and searching, SS) 的学习算法和混合学习算法。
====马尔可夫随机场模型学习 ===
马尔可夫随机场模型的学习任务比贝叶斯网络模型的学习更加复杂。在马尔可夫随机场模型的参数学习中, 其配分函数耦合了结构中的所有参数，使得参数学习问题不能分解，不能分别独立估计每个局部参数。 而且马尔可夫随机场的最优参数没有解析解，所以一般使用迭代方法求解最优参数，如梯度下降法。庆幸的是，迭代中的似然目标函数为凹函数，迭代方法能保证收敛至全局最优解。但是迭代中的每一步都需要在网络中进行推理，使得计算成本相当高。MN 的结构学习也需要计算划分函数，所以其参数学习存在的问题对结构学习有很大的影响。
===其他类别===
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