This book is perfect to get you started with probabilistic graphical models (PGM) with Python. It starts with a quick intro to Bayesian and Markov Networks covering concepts like conditional independence and D-separation. It then covers the different aspects of PGM: structure learning, parameter estimation (with frequentist or Bayesian approach) and inference. All is illustrated with examples and code snippets using mostly the libpgm package. PyMC is used for Bayesian parameter estimation.

现代风格家装效果图模型适用于家装3D模型设计

一个训练好的模型

Machine Learning and Graphical Models 王立威 北京大学 信息科学技术学院 Machine Learning Graphical Models Classical Machine Learning Algorithms

控制流图 Java中的控制流图模型 作者 佩纳安东尼 布朗丁·尼古拉斯 巴登·杰里米 编译 mvn compile 执行 mvn exec:java or mvn exec:java -Dexec.mainClass="fr.univnantes.controlflowgraph.App" 添加为库 检索项目 git clone https://github.com/masterALMA2016/control-flow-graph.git 在 control-flow-graph 根目录（pom.xml 文件所在）中执行这些命令 mvn package mvn install or mvn install:install-file -Dfile=target/controlflowgraph-1.0.jar -DgroupId=fr.univnantes.controlflowg

将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行K-means++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.

Probabilistic Graphical Models Principles and Techniques。pdf，英文，高清。

图模型中数据预处理所用的脚本， 包括dgl，gcn，gat都是用的这个预处理过程。

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这个项目的目标是创建一个MATLAB/ c++框架，用于在forney风格的因子图上进行推断。含有EKF因子图滤波实例。 使用平台为MATLAB。 目前支持高斯分布。