贝叶斯网络（Bayesian network)）简介（PRML第8.1节总结）概率图模型（Graphical models)
部分图为手写，由于本人字很丑，望见谅，只是想把PRML书的一些部分总结出来，给有需要的人看，希望能帮到一些人理解吧。 下一篇，我将继续介绍本章内容8.2，条件独立 部分图为手写，由 ...
原文：贝叶斯网络基础（Probabilistic Graphical Models）
本篇博客是Daphne Koller课程Probabilistic Graphical Models PGM 的学习笔记。 概率图模型是一类用图形模式表达基于概率相关关系的模型的总称。概率图模型共分为三个部分，分别为表示理论，推理理论和学习理论。基本的概率图模型包括贝叶斯网络 马尔科夫网络和隐马尔科夫网络。 Student Example 一个学生，拥有成绩 课程难度 智力 SAT的分 推荐信等变 ...
2014-01-08 13:24 0 2492 推荐指数：
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写在前面 这是HIT2019人工智能实验三，由于时间紧张，代码没有进行任何优化，实验算法仅供参考。 实验要求 实现贝叶斯网络的概率推导（Probabilistic Inference） 具体实验指导书见github 这里首先给出代码 知识部分 关于贝叶斯网络的学习，我参考的是这篇博客 ...
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https://www.bayesserver.com/docs/introduction/dynamic-bayesian-networks ...
朴素贝叶斯及贝叶斯网络简介
机器学习笔记：朴素贝叶斯及贝叶斯网络 本文转载于多篇博客：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/12/naive_bayes_classifier.html 如有冒犯，请留言告知，谢谢！ 朴素贝叶斯（Na ...