概率图模型概论
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《深度学习》P49
概率图模型，简单说就是用graph来表示各参数的关系，用图的一些理论来简化公式上的推导吧。简单的说，就是概率图将原本公式表达的一长串列式，可视化了（多么火的词啊）！你用windows肯定比用dos在某些方面更加直观啊。
图模型是用图的方式表示概率推理 ，将概率模型可视化，方便展示变量之间的关系。概率图模型能利用复杂分布中的结构来紧凑表示它。
机器学习里能和深度学习有来有回的现在也就只有概率图了，而且作为一个优雅的模型，工程化上可解释性好太多。像lixin liu所说的这两个很早就已经结合起来了，比如stack RBM得到的deep belief network (DBN) 或者是deep boltzmann machine (DBM)等。 最近这两者的结合做的deep generative model，比如variational auto encoder效果也很不错。 题主可以看一下MIT的deep learning书中part 3从Chap 16 - 20的内容，介绍的都是如何把概率图模型的方法应用在deep learning上。作者：Xinran He链接：
Graphical Model到现在还是Machine Learning一个大支啊。。。每年NIPS和ICML关于他的文章还是很多的。。。必须系统学一下。。。比如现在火爆的Deep Learning，就是最早Hinton老爷子基于Restricted Boltzman Machine 搞得，这个RBM本质就是Random Markov Field。。。Graphical Model的一个大类。。。
还是Eric Xing老师的课有深度，是Jordan讲义的再扩展，里面还有Jun Zhu老师的研究成果。Koller的书应该是PGM的方法综述，也没啥具体的例子，一开始看也会是云里雾里的。PGM在互联网的实用价值其实不高，单一个CRF、LDA、KF HMM、或者它们之间组合的模型，应用在CV或者NLP就有一堆的论文了，还可以做非参数改造。真的要求解，又还得优化、统计不能少。做实验也不简单。—— 把Jun Zhu老师的Max-margin Nonparametric Bayes看懂，再做做实验试试，这可不是朝夕之功啊。反正，题主要为了兴趣就慢慢看，为了工作就去实习吧，为了发论文还是去水CNN、RNN、LSTM吧。作者：li zhengyang链接：
建议阅读PRML第八章：概率图模型
看PRML第8章就足够了（其实做ML的把这本圣经吃透也足够了（喜欢theory的再去看看Mohri的FML），实际上更多人这本书都看不下去就去翻其他乱七八糟的教材），完了读读Jordan的进个阶，然后根据自己的兴趣读最新论文。
作者：Untitled链接：
强推PRML相关章节，读了之后真是醍醐灌顶，感觉很棒，印象最深的一章了。 当然答主没读过其他概率图模型相关的资料，所以仅供参考～
《深度学习》goodfellow的第16章。讲的就是概率图模型。
机器学习的算法经常会涉及在非常多的随机变量上的概率分布。通常，这些概率分布涉及的直接相互作用都是介于非常少的变量之间的。使用单个函数来描述整个联合概率分布是非常低效的（无论是计算上还是统计上）。
在概率图模型中， 每个节点表示一个随机变量（或一组随机变量），边表示这些变量之间的概率关系。概率图分为有向图和无向图。有向图主要是贝叶斯网络，无向图主要是马尔科夫随机场。
贝叶斯网络由Judea Pearl 教授发明于上世界80年代，这项工作获得了2011年图灵奖。
概率图模型的应用有：
先说说PGM的重要性。概率图模型大致可以分为两种：
有向图模型directed graphical model(又称贝叶斯网络）。贝叶斯网络由Judea Pearl教授发明于上世界80年代，这项工作获得了2011年图灵奖。
有向图模型undirected graphical model（又称马尔可夫随机场）。马尔可夫随机场最早被物理学家用于对原子进行建模，其中的代表作Ising model获得过诺贝尔奖。
图灵奖+诺贝尔奖，PGM的重要性可见一斑。另外，PGM是将人工智能（AI）的研究热点从传统AI(如逻辑、推理、知识表示）转向机器学习的重要工作（其他起到这一作用的工作有支持向量机、决策树、boosting等）。
概率图模型在实际中（包括工业界）的应用非常广泛与成功。这里举几个例子。隐马尔可夫模型（HMM）是语音识别的支柱模型；高斯混合模型（GMM）及其变种K-means是数据聚类的最基本模型；条件随机场（CRF）广泛应用于自然语言处理（如词性标注，命名实体识别）；Ising模型获得过诺贝尔奖；话题模型在工业界大量使用(如腾讯的推荐系统），等等。
PGM优雅的理论：机器学习的一个核心任务是从观测到的数据中挖掘隐含的知识，而概率图模型是实现这一任务的一种很优雅elegant，条理化principled的手段。PGM巧妙地结合了图论和概率论。从图论的角度，PGM是一个图，包含结点与边。结点可以分为两类：隐含结点和观测结点。边可以是有向的或者是无向的。从概率论的角度，PGM是一个概率分布，图中的结点对应于随机变量，边对应于随机变量的dependency或者correlation关系。
PGM实现方法：给定一个实际问题，我们通常会观测到一些数据，并且希望能够挖掘出隐含在数据中的知识。怎么用PGM实现呢？我们构建一个图，用观测结点表示观测到的数据，用隐含结点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系，最后获得一个概率分布。给定概率分布之后，通过进行两个任务：inference (给定观测结点，推断隐含结点的后验分布）和learning(学习这个概率分布的参数），来获取知识。PGM的强大之处在于，不管数据和知识多复杂，我们的处理手段是一样的：建一个图，定义一个概率分布，进行inference和learning。这对于描述复杂的实际问题，构建大型的人工智能系统来说，是非常重要的。
PGM 的原理经过若干大牛的归纳后已经并不那么复杂，看看怎么建模，怎么 Learn，怎么 Inference，就能掌握原理的精髓。但是，PGM 可以把这几年机器学习的主流发展方向串起来，会讲很多正在流行的模型，这为这门不是那么系统的学科搭了一个框架，又讲可以讲理论，又可以讲在图像、语音的应用，实在是对入门同学的福音。当你开始看PGM的时候，你就快接触到 State-of-the-art Machine Learning了。 Machine Learning 又发展了这么多年，出现了这么多研究，是时候大家再写写书，想想办法把东西总结总结了，书名总不能还叫 Machine Learning 吧，所以换个框架，从 PGM 写起，真是极好的。
要是你已经工作了，我觉得还是不要拿宝贵的时间系统学了，从你工作中用到的一个图模型入手，看论文，一点一点走遍图模型，一个模型一个模型地拓扑展开。工作中会用到的模型基本上都是全息的，比如你学个条件随机场，你就得跟隐马对比吧，那你就要分别知道马尔科夫随机场跟贝叶斯网络，然后你就会想知道马尔科夫随机场（条件随机场）跟贝叶斯网络（隐马）有啥区别。要想知道区别在哪你就得知道贝叶斯网络独立性怎么判断、马尔科夫随机场独立性怎么判断、贝叶斯怎么inference、马尔科夫怎么inference、贝叶斯怎么优化、马尔科夫怎么优化，要知道贝叶斯怎么优化你还得知道EM，而EM书上一般都是从最大熵讲的。。。然后你就知道这些都是啥东西了，他们之间是什么关系，这样你就知道概率图模型里都有些啥了，心里就有个谱。我也在用这种方式学，我觉得这个思路比无中生有开始讲要流畅得多。
推荐bayesian network and machine learning这本书
估计题主已经用不到啦，这个回答写给后来人：
Koller 那本废话好多，看半天还没看到正题，要看很久很久才能对 PGM 的全貌有一个了解……
如果题主需要学习 CRF 或者序列标注模型的话，我推荐一个教程：
这份教程只有 90 页，虽然内容主要针对 CRF （以及相关的 HMM 等模型），但是却回顾了 PGM 里的重要概念以及建模、训练、推断的全部套路，由此可以掌握 PGM 的方法论，别的 PGM 模型也能分分钟上手。
我认为 这个问题应该通过“对比式”回答更有说服力，通常来讲，一个模型可以通过三种角度来看待：
线性代数的角度；
贝叶斯概率的角度；
神经网络的角度；
拿pca举个例子，起初大家都是通过特征值特征向量入手来认识，其他的模型也可以通过类似的线性代数思想来认识，但这样却带来一个问题，你学习不同的模型貌似每个都是一个全新的学习过程，一个新的开始； 但如果换个角度呢？通过概率的方法ppca来重新认识PCA，同时，也可以通过概率的视角去研究其他模型，比如HMM, GMM等。神奇的事情发生了，这些不同模型如果统一采用概率模型（ pgm）来研究貌似可以共享一些方法或者学习经验，比如变分推断，置信传播等，是不是有了大一统的感觉？这种大一统的感觉对你认识一个模型，尤其是认识一类模型，解决learning, inference这类问题会有质的提升。当然，大部分菜鸡仅通过线性代数的视角也可以认识并解决某个问题，但所站的高度却不同。再引申，神经网络更是一种超级“渐近”大一统的模型，比如pca基本等价naive autoencoder。如此看来，看官发现没有，要想成为牛人，现在的趋势是，对同一个模型可能要从这三个视角来认识，也就是学习量实则是三倍！这也是为何AI人才的培养周期特别长的原因。
所以，概率图模型（PGM）是否有必要系统地学习，取决于你是否想成为行业大牛。
概率图模型是图论与概率方法的结合产物，2000年代中期它们都曾在机器学习研究人员中风靡一时。当年我在研究生院的时候（2005-2011），变分法、Gibbs抽样和置信传播算法被深深植入在每位CMU研究生的大脑中，并为我们提供了思考机器学习问题的一个极好的心理框架。我所知道大部分关于图模型的知识都是来自于Carlos Guestrin和Jonathan Huang。Carlos Guestrin现在是GraphLab公司（现改名为Dato）的CEO，这家公司生产大规模的产品用于图像的机器学习。Jonathan Huang现在是Google的高级研究员。
下面的视频尽管是GraphLab的概述，但它也完美地阐述了“图形化思维”，以及现代数据科学家如何得心应手地使用它。Carlos是一个优秀的讲师，他的演讲不局限于公司的产品，更多的是提供下一代机器学习系统的思路。
Dato CEO，Carlos Guestrin教授
[深度学习]Goodfellow，第三章，概率与信息论
本文参考了此书。
"概率图模型综述"一章部分参考了此问题的回答。
Koller 在 Coursera 的课不错，涵盖了她那本书的基础部分。不过要是说看书的话，我推荐 Jordan 的 An Introduction to Probabilistic Graphical Models（没有出版，不过可以搜到，在此就不贴链接了）。Koller 的书起点太高，过于 formal；相比起来 Jordan 的更直观易懂一些。
Daphne Koller -- Probabilistic graphical model PGM权威著作 Christopher M.Bishop -- Pattern recognition and Machine learning 入门 Kevin P.Murphy -- Machine learning a Probabilistic Perspective 可以参考
推荐bayesian network and machine learning这本书
Eric Xing老师的课有深度，是Jordan讲义的再扩展，里面还有Jun Zhu老师的研究成果。
很有必要，我再次推荐周志华《机器学习》中的概率图模型有专门一章。
建议重点搞懂下面几个模型：
\2. CRF 模型
\3. LDA 模型
能把这几个模型看下来，学会了，恭喜你，入门了
要是你还在念书，最好系统学，按部就班看Koller公开课，战线比较长，但是她的时间线真的很扎实，接触别的的图模型心里更有底气：。公开课有一点不好就是隔一段时间反刍起来特别不方便，这时就可以祭出她那本凶器，整门公开课其实就是这本书的目录加摘要，讲的顺序和里面用得例子是一模一样的，可以当做是完整版的教案：
概率图模型的计算方法介绍（）
初学者推荐Michael I. Jordan的An Introduction to Probabilistic Graphical Models，大概100页，网上可以下到电子版
[1] Probabilistic Graphical Models Principles and Techniques. Daphne Koller,Nir Friedman （太厚了） [2] Pattern Recognition and Machine Learning. Chapter 8 [3]
\1. HMM
