馬爾科夫隨機場（MRF）與吉布斯分佈（Gibbs）

1. 首先由兩個定義，什麼是馬爾科夫隨機場，以及什麼是吉布斯分佈 馬爾科夫隨機場：對於一個無向圖模型G，對於其中的任意節點X_i，【以除了他以外的所有點爲條件的條件概率】和【以他的鄰居節點爲條件的條件概率】相等，那麼這個無向圖就是馬爾科夫隨機場 Gibbs分佈：如果無向圖模型能夠表示成一系列在G的最大團（們）上的非負函數乘積的形式，這個無向圖模型的概率分佈P(X)就稱爲Gibbs分佈。 2. Ha

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