Probabilistic领域论文

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Probabilistic领域论文

详 情 说 明

概率模型是不确定性推理与预测的基础工具，广泛应用于机器学习、统计学和人工智能领域。通过数学形式化描述随机变量之间的关系，这类模型能有效处理现实世界中观测数据的噪声和缺失问题。

核心研究方向包括： 贝叶斯网络与图模型 - 用有向无环图表示变量间的条件依赖关系 2.随机过程 - 如马尔可夫链和隐马尔可夫模型对时序数据建模 3.概率编程 - 通过编程语言实现自动化概率推理

当前前沿工作集中在可扩展推理算法、深度概率模型与非参数方法的结合，例如高斯过程与神经网络的混合架构。实际应用涵盖推荐系统、医疗诊断和金融风险评估等需要量化不确定性的场景。