是的，它是这样写的，并且包含示例问题，您可以在此处请求答案

您可能还想看看Chris Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning和 David MacKay 的Information Theory, Inference and Learning Algorithms，也可以免费下载。这两个都涵盖了图形模型的某些方面，并提供了对概率方法的一般见解。

我花了一点时间阅读 Koller & Friedman 的前几章，但我对它作为介绍性文本并不满意。本书多次给出了一个激励人心的例子，但如果没有本章后面的背景材料，这个例子就无法理解。仅当示例明确说明即将发布的材料相关时，这种说明才对我有用；否则，这些例子只是难以理解的魔法。

也就是说，这是一本厚厚的巨著，可能是从业者的极好参考。

那不勒斯的“学习贝叶斯网络”可能会让学生的运气更好。

我更喜欢Steffen L. Lauritzen的《图形模型》一书，以及他在牛津的演讲。