马尔可夫网络

马尔可夫网络，（马尔可夫随机场、无向图模型）是关于一组有马尔可夫性质随机变量的全联合概率分布模型。
马尔可夫网络类似贝叶斯网络用于表示依赖关系。但是，一方面它可以表示贝叶斯网络无法表示的一些依赖关系，如循环依赖；另一方面，它不能表示贝叶斯网络能够表示的某些关系，如推导关系。马尔可夫网络的原型是易辛模型，最初是用来说明该模型的基本假设。

推理

在贝叶斯网络中，计算节点集合对给出的另外节点集合的条件分布可以通过的所有可能的指派值求和，这是精确推理。精确推理是NP-hard问题，一般相信不存在快速计算方法。近似推理技术如马尔科夫蒙特卡洛和置信度传播通常更加可行。一些马尔可夫随机场的子类，如树，有多项式时间复杂度的推理算法，发现这样的子类也是活跃的研究课题。也有一些马尔可夫随机场的子类允许有效最大后验概率估计，或者最可能的指派值；应用的例子包括关联网络。

条件随机场

一个马尔可夫网络的重要变体是条件随机场，每个随机变量可以条件依赖于一组全局的观察。这个模型中，每个函数是从指派值到团k和从观察到非负实数的映射。这样的马尔可夫网络更适于不对观察建立分布模型的区分性模型，不是生成性模型。