"그래프 모형"의 두 판 사이의 차이

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잔글
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잔글 (robot Adding: en:Graphical model; cosmetic changes)
만약 네트워크의 구조가 [[방향성 비순환 그래프]](DAG; directed acyclic graph)라면, GM은 모든 확률 변수의 [[결합 확률]]의 분해(factorization)를 나타낸다.
 
== 같이 보기 ==
* [[Belief propagation]]
* [[베이즈 네트워크]]
 
== 참고문헌 ==
*[http://research.microsoft.com/%7Ecmbishop/PRML/Bishop-PRML-sample.pdf Graphical models, Chapter 8 of Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher M. Bishop]
*[http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html A Brief Introduction to Graphical Models and Bayesian Networks]
 
{{토막글}}
[[Category:확률론]]
[[Category:베이즈 네트워크]]
[[Category:통계학]]
 
[[Category분류:확률론]]
[[es:Modelo en grafo]]
[[Category분류:베이즈 네트워크]]
[[Category분류:통계학]]
 
[[en:Graphical model]]
{{토막글}}
[[es:Modelo en grafo]]

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