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本教程以视频讲解与配套源码相结合的方式，系统性地介绍了概率图模型的核心概念与实际应用。内容从概率论与图论的基础知识出发，逐步深入到贝叶斯网络、马尔科夫随机场、因子图等关键模型，并详细讲解了推理算法，包括变量消元法、团树传播算法、信念传播算法，以及基于图切法和采样的近似推理方法。此外，教程还涵盖了参数学习、结构学习以及多个实际应用案例，帮助学习者从理论到实践全面掌握概率图模型，提升数据推理与学习能力。 课程内容概览： 概率图模型基础：PGM简介、概率论与图论基础知识 核心模型详解：贝叶斯网络、马尔科夫随机场、因子图 精确推理算法：推理问题分类、变量消元法、团树传播算法、信念传播算法 近似推理方法…...