[Machine Learning] Probabilistic Graphical Models：一、Introduction and Overview（1、Overview and Motivation）
一、PGM用来做什么
1、 医学诊断：从各种病症分析病人得了什么病，该用什么手段治疗
2、 图像分割：从一张百万像素级的图片中分析每个像素点对应的是什么东西
两个共同点：（1）有非常多不同的输入变量；（2）对于算法而言，结果都是不确定的
二、PGM各代表什么
1、 Models
2、 Probabilistic
（1）概率：设计model即是为了分析一些不确定的东西（uncertainty）
（2）Uncertainty的来源：
（3）概率在模型表达上的优势
3、 Graphical
（1）图的形式更适于表达复杂的系统，例如上面所说的具备众多的变量
目的就是要从这些随机变量中找到事物的联合概率分布。
（2）例子
（3）优势
三、应用例子
原图->superpixels（切割成大片像素块）->机器学习割图->PGM识别图像内容
四、Overview
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