Thực đơn
Mô_hình_xác_suất_dạng_đồ_thị Mô tả tổng quátNhư trong lý thuyết đồ thị, đồ thị tương ứng của mô hình xác suất đồ thị bao gồm 1 tập đỉnh và 1 tập cạnh. Đặc biệt, ở đây một đỉnh biểu diễn một biến ngẫu nhiên trong khi một cạnh biểu diễn quan hệ tương quan của 2 đỉnh nối với nó (tương ứng là 2 biến ngẫu nhiên). Bằng cách này ta có thể biểu diễn một phân phối xác suất đồng thời (probability distribution) dựa theo cấu trúc của đồ thị.
Việc sử dụng này có nhiều ưu điểm, có thể kể ra như sau:
Có hai nhóm mô hình xác suất đồ thị chính bao gồm: Mạng Bayes biểu diễn quan hệ tương quan có chiều (nhân quả) thông qua một đồ thị có hướng (vì thế hay còn được gọi là mô hình đồ thị có hướng) và trường Markov ngẫu nhiên chỉ biểu diễn quan hệ tương quan mà không nêu rõ quan hệ nhân quả (tương ứng còn được gọi là mô hình đồ thị vô hướng).
Thực đơn
Mô_hình_xác_suất_dạng_đồ_thị Mô tả tổng quátLiên quan
Mô hình kinh doanh Mô hình OSI Mô hình màu RGB Mô hình siêu cá nhân hóa Mô hình tổng cầu và tổng cung Mô hình Ponzi Mô hình Chuẩn Mô hình Black–Scholes Mô hình hóa 3D Mô hình toán họcTài liệu tham khảo
WikiPedia: Mô_hình_xác_suất_dạng_đồ_thị https://en.wikipedia.org/wiki/Joint_distribution%7...