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循环有向概率图模型：基于结构化结果的提案
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的概率图模型——概率关系网络，可以直接捕捉结构学习过程中的方向性循环依赖关系。该模型支持从观测数据中学习，并支持概率推断，在数据分析、专家决策和设计应用中具有潜在的用途。
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关键要点
- 介绍了一种新的概率图模型——概率关系网络。
- 该模型可以直接捕捉结构学习过程中的方向性循环依赖关系。
- 模型基于观测数据的每个样本可以通过任意图表示，反映变量间的依赖关系结构。
- 探索了模型中的完全联合分布和条件分布以及变量之间的条件独立性质。
- 定义了从数据集构建模型和计算条件分布及完全联合分布的算法。
- 与贝叶斯网络和马尔可夫网络进行了数值比较。
- 该模型不违背概率公理，支持从观测数据中学习和概率推断。
- 在数据分析、专家决策和设计应用中具有潜在的用途。
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