概率图模型（推理：消息传递算法）（五）
不同值的概率）吗？与其采用解析的方法去算，去把所有其他的变量边际掉，那干脆采用模拟的方法，让这个消息传递 ...
原文：机器学习 —— 概率图模型（推理：消息传递算法）
概率图模型G V,E 由节点V和边E构成。在之前马尔科夫模型相关的博客中，我谈到马尔科夫模型的本质是当两个人交流后，其意见 两个随机变量 同意 与不同意 的概率组合。而势函数表达的是两个意见相同或者相左的程度。 我们搞的那么麻烦，最后想要得到的不就是每个意见正确与否 随机变量取不同值的概率 吗 与其采用解析的方法去算，去把所有其他的变量边际掉，那干脆采用模拟的方法，让这个消息传递跑起来，把系统迭 ...
2016-01-20 22:18 0 4811 推荐指数：
相关推荐
机器学习 —— 概率图模型（推理：团树算法）
在之前的消息传递算法中，谈到了聚类图模型的一些性质。其中就有消息不能形成闭环，否则会导致“假消息传到最后我自己都信了”。为了解决这种问题，引入了一种称为团树（clique tree)的数据结构，树模型没有图模型中的环，所以此模型要比图模型更健壮，更容易收敛。 1.团树模型 链模型是一种 ...
机器学习 —— 概率图模型（推理：采样算法）
基于采样的推理算法利用的思想是 概率 = 大样本下频率。故在获得图模型以及CPD的基础上，通过设计采样算法模拟事件发生过程，即可获得一系列事件（联合概率质量函数）的频率，从而达到inference的目的。 1、采样的做法 使用采样算法对概率图模型进行随机变量推理的前提是已经获得CPD ...
机器学习 —— 概率图模型（推理：MAP）
中。在医疗诊断系统中，存在包括病症，症状等许多随机变量，使用VE或者消息传递之类的推理手段确实可以获得 ...
机器学习 —— 概率图模型（推理：决策）
Koller 教授把决策作为一种单独的模块进行讲解，但我认为，决策和推理本质上是一样的，都是在假设已知CPD或者势函数的情况下对模型给出结论。 1、决策==逐利 决策的基本思想很intuitive，并且非常有用。在赌博行为中，最后获得的钱与硬币的正反，赌注的大小有关。硬币的正反显然是 ...
机器学习 —— 概率图模型（推理：变量消除）
概率图的一个重要作用是进行推理，针对某个随机变量，告诉我们它到底有没有可能，有多大可能发生。之前在representation相关的内容中，我们更多的关心如何利用概率图减少联合分布的计算量。inference相关的章节就是要介绍如何从联合概率中获得单个随机变量的概率。 1.链状变量消除 ...
【图机器学习】cs224w Lecture 6 - 消息传递 及 节点分类
目录 Node Classification Probabilistic Relational Classifier Iterative Classif ...
机器学习 —— 概率图模型（CPD）
CPD是conditional probability distribution的缩写，翻译成中文叫做 条件概率分布。在概率图中，条件概率分布是一个非常重要的概念。因为概率图研究的是随机变量之间的练习，练习就是条件，条件就要求条件概率。 对于简单的条件概率而言，我们可以用一个条件概率表 ...