本章系统介绍了图模型结构学习的多种方法。首先讨论了知识发现中的结构学习技术，包括相关性网络和依赖网络。然后详细阐述了树结构学习方法，如Chow-Liu算法和混合树模型。针对有向无环图(DAG)的学习，探讨了马尔可夫等价性、精确结构推断及其扩展方法。对于含隐变量的DAG，重点介绍了结构EM算法及其应用。此外，还分析了因果DAG学习及其在解决辛普森悖论中的应用。最后分别讨论了无向高斯图模型和离散图模型

GPT-3 已经在来自开放互联网的大量文本上进行了预训练。当给出仅包含几个示例的提示时，它通常可以凭直觉判断出您要执行的任务并生成合理的完成。这通常称为“小样本学习”。微调通过训练比提示中更多的示例来改进小样本学习，让您在大量任务中取得更好的结果。对模型进行微调后，您将不再需要在提示中提供示例。这样可以节省成本并实现更低延迟的请求。

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我在博客上开设了一个专栏，记录我系统学习 Kevin P. Murphy 的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》的全过程。学习方式很“工程”：每一章我都会把关键内容交给大模型协助中文翻译 + 解释 + 要点总结，再结合自己的理解与问答，沉淀为章节博客与一份可下载的 PDF 学习记录。这篇序言交代我的动机、方法与规范，方便你了解接下来每篇文章

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