概率图形法英文解释翻译、概率图形法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 probability graph method

probability
【化】 probability
【医】 probability
【经】 probability

delineation; figure; graph; logo
【计】 G; graph; graphics
【医】 figure

dharma; divisor; follow; law; standard
【医】 method
【经】 law

1. 术语构成与汉英对照

概率（Probability）：描述随机事件发生可能性的数学度量（Probability is a measure of the likelihood of an event）。
图形法（Graphical Method）：通过图结构（节点与边）表示变量间关系的建模方法（A modeling technique using graphs to represent relationships between variables）。
组合定义：概率图形法指利用图模型（如贝叶斯网络、马尔可夫随机场）表达随机变量间概率依赖关系的理论框架，结合概率论与图论解决不确定性推理问题。

2. 核心原理与模型分类

贝叶斯网络（Bayesian Network）：
有向无环图（DAG）表示变量间的因果依赖，节点为随机变量，边为条件概率分布。用于医疗诊断、风险评估等动态系统建模。

3. 典型应用场景

4. 权威参考文献

Koller, D., & Friedman, N. (2009). Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. MIT Press. （理论基础与算法）
Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning, Chapter 8. Springer. （模型应用与推导）
Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press. （实践案例与扩展）

注：参考文献以学术著作为主，未提供链接以确保权威性；定义与原理部分综合经典教材内容，符合标准。

“概率图形法”通常指概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGMs），是一种用图结构（Graph）表示随机变量之间概率关系的数学工具。它将概率论与图论结合，通过节点（变量）和边（依赖关系）直观地描述复杂系统的联合概率分布或条件独立性。

图结构
- 节点：代表随机变量（如天气、疾病症状、传感器数据等）。
- 边：表示变量间的依赖关系。有向边（如贝叶斯网络）表示因果关系，无向边（如马尔可夫网络）表示关联关系。
概率分布
通过图的拓扑结构编码联合概率分布，例如：
- 贝叶斯网络：联合概率分解为条件概率乘积，即
  $$P(X_1, X_2, ..., Xn) = prod{i=1}^n P(X_i mid text{Parents}(X_i))$$
- 马尔可夫网络：联合概率由势函数（Potential Functions）定义，如
  $$P(X) = frac{1}{Z} prod_{c} phi_c(X_c)$$
  其中$Z$为归一化常数。

如果需要更具体的应用案例或算法细节，可进一步说明方向（如推断方法、学习算法）。