概率图模型中精确和近似推理算法

1 graph will be a tree. This is an important distinction, as message passing algorithms are usually exact for trees, but only approximate for graphs with cycles.

2 A popular message passing algorithm is the sum-product algorithm, which efficiently computes all the marginals of the individual variables in the joint distribution

3  Markov networks and Bayesian networks can be represented as factor graphs

今天看到维基百科里面关于因子图的介绍，比较漂亮的几句话，摘录下来，以后有机会写个总结性的博客。不过先说一下大致的意思：

在概率图模型的推理过程中，有精确的和近似的两种求解算法，分别适用于不同的情况。精确推理算法只能用在简单图（无环），也就是树状图模型的推理当中。

概率图模型中一种比较基本的推理算法就是边缘化算法（sum-production），也叫变量消元法。

最后一句是说，因子图（也叫因式图）的两种特例：贝叶斯网络和马尔科夫场。