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→图模型的推理
概率图模型的推理方法主要分精确推理和近似推理两大类，而根据网络结构和查询问题的不同，概率图模型的推理方法可以分为三大类，分别是BN和MN的推理、混合网络的推理和DBN的推理，然后再根据查询问题的形式对每一类推理方法继续细分，下图着重介绍BN和MN的推理。<ref name = 刘建伟2>刘建伟,崔立鹏,黎海恩,罗雄麟. 概率图模型推理方法的研究进展[J]. 计算机科学, 2015, 42(4): 1-18, 30.</ref>
概率图模型的推理方法主要分精确推理和近似推理两大类，而根据网络结构和查询问题的不同，概率图模型的推理方法可以分为三大类，分别是BN和MN的推理、混合网络的推理和DBN的推理，然后再根据查询问题的形式对每一类推理方法继续细分，下图着重介绍BN和MN的推理。<ref name = 刘建伟2>刘建伟,崔立鹏,黎海恩,罗雄麟. 概率图模型推理方法的研究进展[J]. 计算机科学, 2015, 42(4): 1-18, 30.</ref>
[[File:BN和MN的推理算法分类.png|thumb| right|BN和 MN的推理算法分类<ref name = 刘建伟2 /> ]]
[[File:BN和MN的推理算法分类.png|right|BN和 MN的推理算法分类<ref name = 刘建伟2 /> ]]
其中概率查询是计算后验概率分布<math>P(Y|E=e)</math>，其中<math>Y</math>是查询变量集，<math>E</math>为证据变量集；MAP表示最大后验概率查询，也称最有可能解释查询，即求出非证据变量集的最有可能取值。
其中概率查询是计算后验概率分布<math>P(Y|E=e)</math>，其中<math>Y</math>是查询变量集，<math>E</math>为证据变量集；MAP表示最大后验概率查询，也称最有可能解释查询，即求出非证据变量集的最有可能取值。