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概率图模型
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概率图模型最经典的书籍，值得慢慢读
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概率图模型—原理与技术（英文版）
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《概率图模型—原理与技术》（（美）科勒，（以）弗里德曼著）这本书的英文版，内容很清晰，适合做模式识别，图像处理方向的人阅读。英文版内容更清楚易懂，可以避开翻译中的很多问题。
概率图模型：原理与技术
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5星 · 资源好评率100%
中文版，由于文件过大不能上传 因而删除了参考文献等无关成分，保留了目录和正文
GraphicalModeling:设计和训练概率图形模型（MATLAB）
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概率图形建模 这一系列的MATLAB类为构建概率图形模型提供了可扩展的框架。 用户可以定义方向图或因子图，学习或预定义条件概率表，查询图的节点，执行变量消除等。 这些图包含处理连续或离散值，执行消息传递以及递归求解因子图的必要功能。 该框架的全部功能的教程正在开发中。 该框架包含一个单独的类，该类基于上述功能来实现使用维特比算法利用隐藏状态推断来实现隐藏马尔可夫建模（HMM）。 下面提供了使用此
概率图模型-原理与技术英文原版（电子版 非扫描版）
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Probabilistic Graphical Models - Principles and Techniques [美]Daphne Koller [以色列]Nir Friedman 英文原版 电子资料非扫描
概率图模型开发工具-Python
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pgmpy Python库是一个非常有用的概率图模型的研究库。可以创建贝叶斯网络、马尔可夫网络、动态贝叶斯网络等模型。此工具箱支持Python2.7和Python3.x，安装此工具箱需要按照解压后的REDME.txt文件执行。欢迎大家一起交流学习。
斯坦福大学概率图模型PGM讲义
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斯坦福大学概率图模型的讲义，以及笔者自行整理的部分note
概率图模型中文图书
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《概率图模型学习理论及其应用》；赵悦著；清华大学出版社；157页 概率图模型领域为数不多的国内好教材，一百多页，绝对平易近人（吐槽：Koller的经典著作，那厚度，像板儿砖，还没看就能吓死你）
概率图模型_知乎Scofield.pdf
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这是知乎上《如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？》问题下最高赞用户Scofield的回答，我整理为pdf版本，以供大家下载学习，里面涉及HMM，MEMM，CRF的总结，
概率图模型相关的书籍
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压缩文件中包括：Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques; Building Probabilistic Graphical Models with Python 和 Mastering Probabilistic Graphical Models using Python。所有文件都有书签，字迹清晰，可以打印。
概率图模型Probabilistic Graphical Model论文集1
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概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，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。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-原理及技术（Probabilitic Graphical Models-Principles and Techniques）
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这本书主要是阐述传统的概率图模型的，对于现在火热的深度学习来说，正好。
Mit - Probabilistic Graphical Models - Principles and Techniques
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机器学期经典教材
MCMC基本概念以及简单范例
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概率图模型课件
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概率图模型（Probabilistic Graphical Model）系列来自Stanford公开课Probabilistic Graphical Model中Daphne Koller 老师的讲解。
概率图模型英文版
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加了一下目录，还有两章没加，一千两百页的书，好长
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