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本课件主要内容包括:
1. 应用实例:目标跟踪
2. 概率的方法
3. 隐马尔可夫模型
4. 推理
5. HMM中的边际推理
6. HMM中的MAP推理
7. HMM的应用
8. 用图模型表达的HMM
9. 用图模型表达的朴素贝叶斯
10. 贝叶斯网络
11. “贝叶斯网络”获得了2011年的图灵奖
12. 示例
13. 条件独立
14. 示例:文本分类的混合模型
15. 贝叶斯网络中的最大似然估计
16. 贝叶斯网络中的推理
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