机器学习 —— 概率图模型（贝叶斯网络）
概率图模型（PGM）是一种对现实情况进行描述的模型。其核心是条件概率，本质上是利用先验知识，确立一个随机变量之间的关联约束关系，最终达成方便求取条件概率的目的。 1.从现象出发---这个世界都是随机变量 这个世界都是随机变量。 第一，世界是未知的，是有多种可能性的。 第二 ...
原文：机器学习 —— 概率图模型（学习：贝叶斯估计）
之前谈到学习就是利用数据集对参数进行最大似然估计。本质上是获取一组有效的参数。然而如果考虑一个这样的问题：一枚硬币扔 次有 次朝上 扔 次有 次朝上。显然对于二者而言，对参数的估计都是 . 。但是如果我们已知硬币是无偏的，那么第一次可以告诉自己是意外，第二次却很难说服。极大似然估计的问题是无法对先验知识进行建模并带入模型中。 贝叶斯估计 在极大似然估计中，我们使用的原理是使得theta argm ...
2016-03-14 22:17 0 8278 推荐指数：
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