（简洁教程）概率图模型（PGM）：融合概率论与图论的机器学习分支，精准刻画多变量联合分布，支持不确定性下的推理与决策。
• 理论基石：概率与图论的深度结合，使复杂多变量关系得以简洁表达。
• 核心内容：
– 直观图形化表述多变量分布，揭示条件独立性与依赖结构。
– 从数据中学习模型参数与图结构，兼顾统计与计算效率。
– 精确与近似推断算法，满足不同场景需求。
• 应用广泛：医学、生物、化学、物理、自然语言处理、计算机视觉等领域均有深入实践。
• 学习价值：提供系统框架，帮助理解PGM本质，促进创新算法设计与应用拓展。
详情阅读👉 Probabilistic Graphical Models: A Concise Tutorial arxiv.org/abs/2507.17116
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