这部分开始,我们将讨论 learning 相关的内容.PGM 为 frequentist 与 Bayesian 系的 model 提供了同一种语言,对前者来说 learning 就是确定一种对“未知但是却是常值”的参数的估计,使得某种“准则”得到满足:对后者来说参数不存在“估计”问题,参数由于成为了随机变量,也成为了 PGM 的一部分,这使得后者的参数推断变成了一般的 inference 问题,事实上个人觉得后者的 learning 其实是对 hyper-parameter 的 tuning,因…