前言: 这是coursera课程:Probabilistic Graphical Models 上的第二个实验,主要是用贝叶斯网络对基因遗传问题进行一些计算。具体实验内容可参考实验指导教材:bayes network for genetic inheritance. ...
前言: 以前在coursera上选过一门PGM的课 概率图模型 ,今天上去才发现 月份已经开课了, 月份就要结束了,虽然最近没什么时间,挤一点算一点,所以得抓紧时间学下。另外因为报名这些课程的时候,开课老师是不允许将课程资料和code贴在网上的,所以作为学生还是要听从老师的要求,所以这个系列的笔记只是简单的写下,完全留给自己看的,内容估计不会很完整的。 笔记: 模型的表示其来源可以由相应领域的专 ...
2013-05-12 17:25 2 8291 推荐指数:
前言: 这是coursera课程:Probabilistic Graphical Models 上的第二个实验,主要是用贝叶斯网络对基因遗传问题进行一些计算。具体实验内容可参考实验指导教材:bayes network for genetic inheritance. ...
前言: 本次实验主要任务是学习CRF模型的参数,实验例子和PGM练习3中的一样,用CRF模型来预测多张图片所组成的单词,我们知道在graph model的推理中,使用较多的是factor,而在graph model参数的学习中,则使用较多的是指数线性模型,本实验的CRF ...
前言: 接着coursera课程:Probabilistic Graphical Models 上的实验3,本次实验是利用马尔科夫网络(CRF模型)来完成单词的OCR识别,每个单词由多个字母组合,每个字母为16×8大小的黑白图片。本次实验简化了很多内容,不需要我们去学 ...
前言: 本次实验包含了2部分:贝叶斯模型参数的学习以及贝叶斯模型结构的学习,在前面的博文PGM练习七:CRF中参数的学习 中我们已经知道怎样学习马尔科夫模型(CRF)的参数,那个实验采用的是优化方法,而这里贝叶斯模型参数的学习是先假定样本符合某种分布,然后使用统计 ...
前言: 本次实验是将一些简单的决策理论和PGM推理结合,实验内容相对前面的图模型推理要简单些。决策理论采用的是influence diagrams,和常见图模型本质一样, 其中的决策节点也可以用CPD来描述,做决策时一般是采用最大期望效用准则(MEU)。实验内容参考 ...
前言: 本次实验是用EM来学习HMM中的参数,并用学好了的HMM对一些kinect数据进行动作分类。实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models 中的的最后一个assignmnet.实验用的是kinect关节点数据 ...
前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理。exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法。这次实验涉及到的知识 ...
前言: 这次练习完成的是图模型的近似推理,参考的内容是coursera课程:Probabilistic Graphical Models . 上次实验PGM练习四:图模型的精确推理 中介绍的是图模型的精确推理,但在大多数graph上,其精确推理是NP-hard的,所以有 ...