在这两部分教程中，我们解读了概率图模型的一些核心思想。现在你应该能够理解：图模型为很多存在依赖关系的真实世界任务了可以解释的建模方式。图模型为我们了一种用有原则的方式解决这些任务的方法。

在结束之前，需要指出这个教程并不完整——为了保证内容简洁直观，很多细节都跳过了。要知道，关于概率图模型的标准教科书可超过了一千页！这个教程旨在一个起点，帮助初学者对这一领域产生兴趣并在此基础上使用更深度的资源进行进一步的深入学习。这里列出了一些可以帮你更深入学习这一领域的资源：

GraphicalModelsinaNutshell：https://ai.stanford.edu/~koller/Papers/Koller+al:SRL07.pdf

图模型教科书：《ProbabilisticGraphicalModels:PrinciplesandTechniques》

机器之心文章：想了解概率图模型？你要先理解图论的基本定义与形式

另外，在标准的机器学习教科书中应该也都会有几章有关图模型的内容。