Modello grafico: differenze tra le versioni

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=== Tipi di modelli grafici ===

Generalmente, un modello grafico probabilistico usa una rappresentazione a grafo come base per codificare una distribuzione su uno spazio multi-dimensionale, un grafo che costituisce una rappresentazione compatta o fattorizzata di un insieme di relazioni di indipendenza valide per la specifica distribuzione. Vengono comunemente usati due modalità di rappresentazione grafica delle distribuzioni, ovvero quella delle [[Rete bayesiana|reti bayesiane]] (''grafi orientati'') e quella dei [[Campo casuale di Markov|Markovcampi randomcasuali fieldsdi Markov]] (''grafi non orientati''). Entrambe le famiglie comprendono proprietà di fattorizzazione e relazioni di indipendenza, ma si differenziano nell'insieme di relazioni di indipendenza che possono codificare e la fattorizzazione della distribuzione che essi inducono.<ref name="koller09">{{cita libro|autore=Daphne Koller|autore2=Nir Friedman|titolo=Probabilistic Graphical Models|url=http://pgm.stanford.edu/|anno=2009|editore=MIT Press|pp=1208|isbn=978-0-262-01319-2|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20140427083249/http://pgm.stanford.edu/}}</ref>

=== Altri tipi ===