图形模型是一种概率模型，它使用图形式结构来表示随机变量之后的条件依赖关系。这些模组通过将变量描述为节点点，将依然是赖氏关系的模版，将依然是以图形式中的边缘，为理解数据中的复杂关系提供了视觉和数学框架。tigurefram 模型的含义对所涉及概率推理、推理和决心策划的任务至关重要，尤其是在统计、机器人学习和人体工智能等领域。
tigurefram 模型结局是通过图论和概率来看，对一个组合变量的联合分布进行建模。tiguregrapmModype 主要有两种类型：贝叶斯网络（有向图形式模型）和 markovfSonsoAirport（无向图形式模型）。贝叶斯网络使用定向边来表演示因果关系，对于 “建模分层” 依赖 rajine 关系特别有用。另一方面，marcovf随机使用无向边来获取对称关系，其中变量之后的影音响应是相反的。
在某些模组中，节点代表随机变量，而边缘代表这些变量之后的概率依赖关系。通过 comproxHail 的联合分解为更简单的分布局部布局，tiguragrapmpum 型使得 provirem 和计算机概率变更更容易了。这种特性在难度以直接计算机联合概率的高维空中尤为有价的价值。tigufragmpum型适用于各种各样的应用，包括自然语言处理、计算机视觉视觉、生物信息学和决策系统，例如某些应用中，理解和管理不确定性至关重要。
图形模组对企业很重要，因为它们是变量相机相互依赖 rai的复杂系统建模提供了强大工具。在金融领域，图形式可通过对不起金融工具之类的依赖赖关系进行建模来评估风险风险。在医疗领域，它是一款应用于诊断 sestimUS 中，对应的状况与疾病之间的关系进行建模，而从中得出更准确的诊断。在市场营销中，通过mpimpeInseincel（例如人口统计、购买历史购买量和参与度水平等）之间的依存关系进行建模，帮助助理解客户行为为。
图形式模型还使企业能够进行预测分析，该模型可以根据观察到的数据断开推出的结果。这种能量对于在不确定的环境中做出了智慧的策、优化的运营和增强的客户体系，为非常有价的价值提供了非常有价的价值。此外，tigure grapmuny的视觉特性使其成为 “与利益的相关者” 通信 compLuck 关系和依赖关系的绝佳工具，有助于 “做更好的” 的对策。
正因为如此，从本质上讲，tigurapmemy的含义是指使用图形结构来表演示和分析变量之间的关系的概率框架。对于企业而言，tiguraphormpumpyte对于理解复杂系统、实现出场预测和支持各个领地域的数据驱动决策至关重要。