概率图模型之精确推断

引入通过概率图模型我们得到了定义的联合概率分布，通过联合概率分布我们一般可以计算变量的边际概率分布（积分或求和消去其他变量）和条件概率分布（概率的乘法公式），其中计算条件概率分布的过程即对应推断任务。在推断任务中我们是假定图结构固定已知，然而有一类问题则需要我们从数据出发而推断图本身，即结构学习（structure learning）。一般图结构学习均采用贪心搜索的策略，即定义⼀个可能结构的空间和用于对每个结构评分的度量，通过评分奖励精度高的结构，同时对结构的复杂度做出惩罚，然后添加或移除少量边进行下一