概率图模型(PGM)为机器学习研究者提供了一种广泛适用的工具(Koller 和 Friedman，2009)：该模型用概率理论表达整个学习问题，为原则目标的设计提供了一个一致、灵活的框架，建立了反映世界因果结构的模型，并允许针对广泛的问题领域部署一组通用的推理方法。事实上，如果一个特定的学习问题可以形式化为概率图模型，我们通常会将其作为解决问题的第一步，也是最重要的一步。关键的是，在 PGM 框架

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