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Most tasks require a person or an automated system to reason--to reach conclusions based on available information. The framework of probabilistic graphical models, presented in this book, provides a general approach for this task. The approach is model-based, allowing interpretable models to be constructed and then manipulated by reasoning algorithms. These models can also be learned automatically from data, allowing the approach to be used in cases where manually constructing a model is difficult or even impossible.
大多数任务都需要一个人或一个自动化系统进行推理——根据可用信息得出结论。本书中介绍的概率图形模型框架为这项任务提供了一种通用方法。该方法基于模型，允许构建可解释的模型，然后通过推理算法进行操作。这些模型也可以从数据中自动学习，允许在手动构建模型很困难甚至不可能的情况下使用该方法。
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