【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】6. 概率图模型入门：贝叶斯网络与隐马尔可夫模型实战
摘要：本文系统介绍概率图模型的基础理论与实战应用，聚焦贝叶斯网络与隐马尔可夫模型（HMM）两大核心模型。理论部分解析概率图模型的分类体系：贝叶斯网络（有向无环图）用于静态不确定性建模，代表算法为变量消元，适用于医疗诊断；马尔可夫网络（无向图）依托置信传播，应用于图像分割；HMM（时序链结构）通过维特比算法等解决语音识别等时序问题。详解贝叶斯网络三要素：结构学习（爬山算法）、参数学习（最大似然与贝叶