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→图模型的学习
由于概率图模型的表示分参数表示和结构表示两个部分, 因此学习算法也分为参数学习与结构学习两大类。
由于概率图模型的表示分参数表示和结构表示两个部分, 因此学习算法也分为参数学习与结构学习两大类。
===贝叶斯网络学习
===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。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。