Возможно, имелись в виду различия между графовыми вероятностными моделями, которые используются в теории вероятностей и статистике.

Графовая вероятностная модель — это вероятностная модель, в которой в виде графа представлены зависимости между случайными величинами. 1 Вершины графа соответствуют случайным переменным, а рёбра — непосредственным вероятностным взаимосвязям между случайными величинами. 1

Некоторые виды графовых моделей и их особенности:

• Байесовская сеть. 1 Ориентированный ациклический граф, в котором ориентированные рёбра кодируют отношения вероятностной зависимости между переменными. 1
• Марковские случайные поля. 1 Задаются неориентированным графом, который, в отличие от байесовских сетей, может содержать циклы. 1
• Фактор-граф. 1 Неориентированный двудольный граф, в котором рёбрами соединены факторы и случайные переменные. 1 Каждый фактор представляет вероятностное распределения для всех переменных, которые он связывает. 1
• Цепной граф. 1 Может содержать как направленные, так и ненаправленные рёбра, но без ориентированных циклов. 1

Графы в теории вероятностей и статистике позволяют визуализировать данные и упрощать их анализ, что особенно важно при решении статистических задач. 2