摘要：
读者前置要求：概率论。 在这一片文章中，我要讲的主要有两个核心问题： （1）概率分布的表示方法。最基本的方法（naive）和利用了变量间独立关系的方法之前的差别是什么。 （2）为什么我们会引入概率图论模型，它的涵义是什么。 一、Parameterization of Distribution 我们大家都知道要充分描述一个概率分布只要列举出（假设的设计的随机变量是离散的）每一种事件发生的概率就行了。然而，其实还有另外的表示方法。这一部分的内容是在讲我们为什么要寻找另外的表示方法。 怎么表达 distribution 1、一个navie distribution是列出每种可能出现的结果，并给出他. 阅读全文
摘要：
之后要用到的定义 Factor 是定义在一系列variables上的函数。它的定义域就是这些variable构成的笛卡尔积。 引入factor的原因 1 Fundamental building block for defining distributions in high-dimensional spaces 2 Set of basic operations for manipulating these probability distributions 在此基础上，我们定义factor的一系列操作 1 product 2Factor Marginalization 注意：Fac... 阅读全文