本书目录导读：
概率图模型：原理与技术解析
《概率图模型：原理与技术》
作者：李明
出版社：电子工业出版社
出版时间：2018年
《概率图模型：原理与技术》是一本全面介绍概率图模型及其应用的书籍，作者李明在书中深入浅出地讲解了概率图模型的基本原理、常用算法以及在实际应用中的技术细节，本书旨在帮助读者了解概率图模型的理论基础，掌握其应用方法，为读者在人工智能、机器学习等领域提供有益的参考。
本书共分为九章，具体如下：
第一章：绪论
本章介绍了概率图模型的基本概念、发展历程以及应用领域，为后续章节的深入学习奠定基础。
第二章：概率图模型基础
本章详细讲解了概率图模型的基本原理，包括概率论、图论以及随机过程等相关知识，使读者对概率图模型有一个全面的认识。
第三章：贝叶斯网络
本章介绍了贝叶斯网络的基本概念、结构、参数学习以及推理方法，为后续章节的学习提供理论支持。
第四章：马尔可夫网络
本章讲解了马尔可夫网络的基本原理、结构、参数学习以及推理方法，与贝叶斯网络进行对比，使读者更好地理解概率图模型。
第五章：隐马尔可夫模型
本章介绍了隐马尔可夫模型的基本概念、结构、参数学习以及推理方法，为读者在语音识别、自然语言处理等领域提供技术支持。
第六章：条件随机场
本章讲解了条件随机场的基本概念、结构、参数学习以及推理方法，为读者在图像处理、机器翻译等领域提供技术支持。
第七章：概率图模型应用
本章介绍了概率图模型在实际应用中的典型案例，如社交网络分析、生物信息学、自然语言处理等。
第八章：概率图模型优化
本章介绍了概率图模型的优化方法，包括参数优化、结构优化以及推理优化等，使读者能够更好地应用概率图模型。
第九章：总结与展望
本章总结了本书的主要内容，并对概率图模型的发展趋势进行了展望。
《概率图模型：原理与技术》是一本理论与实践相结合的书籍，适合从事人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的读者阅读，通过学习本书，读者可以掌握概率图模型的基本原理、常用算法以及在实际应用中的技术细节，为解决实际问题提供有力支持。