概率图模型是什么呢?概率图模型是用图形模式来表示各个变量概率相关关系以及与模型有关的变量的联合概率分布的一类模型。概率图理论可分为概率图模型表示理论、概率图模型推理理论和概率图模型学习理论三部分。概率图模型一般包括贝叶斯网络、马尔可夫网络和隐马尔可夫网络。概率图模型在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。
概率图模型常见用途
1、解决有关概率的相关问题
概率分布被表示成概率图模型后,可以用来计算条件概率P等与概率分布P有关的问题。
2、处理随时间变化的动态系统中的推断和预测问题
动态贝叶斯网络是专门用于处理随时间变化的动态系统中的推断和预测问题的概率图模型。
3、完成语言处理相关任务
隐马尔科夫模型被广泛应用于语音识别、汉语自动分词与词性标注和统计机器翻译等若干语音语言处理任务。
概率图模型绘制方法
概率图模型的绘制方法简单易学,通过以下五个简单步骤,即可轻松绘制出一幅专业的的概率图模型,不信接着看!
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第三步:先点击画布中的概率图模型,点击需要修改的部分,可将左侧符号库中图形符号一键拖入画布中,进行修改图形与符号,操作方便。右侧面板可修改主题可配色,进行美化等操作。
第四步:双击文本框,替换概率图模型模板里的文字。
第五步:完成概率图模型的绘制后,可以点击右上角的保存、下载、打印、分享等按钮,对绘制好的概率图模型作品进行存储。也可以将作品导出为图片、PDF、PPT等格式。
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