原文:机器学习&数据挖掘笔记_17(PGM练习一:贝叶斯网络基本操作)

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:

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机器学习&数据挖掘笔记_23(PGM练习七:CRF中参数的学习

  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 ...

Sat Jan 11 05:38:00 CST 2014 3 17420
机器学习&数据挖掘笔记_24(PGM练习八:结构学习

  前言:   本次实验包含了2部分:模型参数的学习以及模型结构的学习,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 ...

Sun Jan 12 07:53:00 CST 2014 1 12696
机器学习&数据挖掘笔记_22(PGM练习六:制定决策)

  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 ...

Thu Jan 09 23:56:00 CST 2014 0 3258
机器学习&数据挖掘笔记_25(PGM练习九:HMM用于分类)

  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 ...

Tue Jan 14 04:35:00 CST 2014 7 17558
机器学习&数据挖掘笔记_21(PGM练习五:图模型的近似推理)

  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 ...

Thu Jan 09 01:19:00 CST 2014 7 6967
 
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