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概率图模型（Probabilistic Graphical Model， PGM），简称图模型（Graphical Model，GM），是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立性的概率模型，从而给研究高维空间的概率模型带来了很大的便捷性。

为什么讲条件独立性呢？

对于一个 $K$ 维随机向量，其联合概率为高维空间中的分布，一般难以直接建模。假设有

为离散随机变量并且有 $m$ 个取值，在不作任何假设的情况下，则需要 $m^K-1$ 个参数才能表示其概率分布。参数是指数级的，我们在多元高斯分布中也反复说明过 高维问题，贝叶斯分类器条件假设。