グラフィカルモデル
このモデルのフレームワークは、複雑な分布を簡潔に記述したり、分布中の非構造化情報を抽出したりするために、その構造を発見し分析するアルゴリズムを提供する。さらにそれらを構築し有効的に利用することを可能にする。グラフィカルモデルの応用には、情報抽出、音声認識、コンピュータビジョン、低密度パリティ検査符号の復号、遺伝子調節ネットワーク(英語: gene regulatory network)のモデリング、遺伝子の発見および疾患の診断、タンパク質構造のためのグラフィカルモデル(英語: graphical models for protein structure)などがある。
一般的には、多次元空間上の完全な分布と、ある特定の分布が保持する独立性の集合のコンパクトかつ分解された(factorized)表現であるグラフを表現するための基盤として、確率的グラフィカルモデルはグラフベースの表現を使用している。グラフィカルな分布の表現でよく使われるものにベイジアンネットワークとマルコフ確率場がある。両者は分解と独立性の性質を包含するが、表現することができる独立性の集合と、導く分布の分解が異なる。