理论;3、概率图模型。有这三种方法则可以对大部分学术问题进行建模,无论什么层面或是类别的问题,总能往这三种框架里塞 ...
对数线性模型是无向图中经常使用的一种模型。其利用特征函数以及参数的方式对势函数进行定义,可获得较好的效果。在之前有向图的学习中,我们发现可以利用d seperet,充分统计,狄利克雷函数等方式来很优雅的获得参数估计的解析解。但是在无向图中,这些优越的条件都不复存在。而无向图在现实条件下的使用却更为广泛。 这是我第一次在Ubuntu下写博客,感觉好神奇啊,其实说学Linux都是假的,最好的方法就是 ...
2016-03-15 21:27 0 2473 推荐指数:
理论;3、概率图模型。有这三种方法则可以对大部分学术问题进行建模,无论什么层面或是类别的问题,总能往这三种框架里塞 ...
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 ...
概率图模型相比于其他学习算法的优势在于可以利用图结构来将已知信息带入到知识网络中。那么在使用概率图模型之前,往往要求图结构是已知的。而现实中或许我们并没有足够的先验知识,但是有大量的样本。如何通过样本对概率图的G进行推测就是这种学习算法要解决的问题。确实,在有大量样本的情况下 ...
在概率图模型中,有一类很重要的模型称为条件随机场。这种模型广泛的应用于标签—样本(特征)对应问题。与MRF不同,CRF计算的是“条件概率”。故其表达式与MRF在分母上是不一样的。 如图所示,CRF只对 label 进行求和,而不对dataset求和。 1、CRF ...
最大似然估计的目标是获取模型中的参数。前提是模型已经是半成品,万事俱备只欠参数。此外,对样本要求独立同分布(参数就一套) 上图中x ~ B(theta). 样本数为M. 最大似然估计用似然函数作为优化目标,参数估计的过程为寻优过程。一般情况下认为,如果该参数使得数据发生的可能性 ...
概念储备: (The least square method)和(least square error) 狭义的最小二乘方法,是线性假设下的一种有闭式解的参数 求解方法,最终结果为全局最优; 梯度下降法,是假设条件更为广泛(无约束)的,一种通过迭代 ...
基本形式: d个属性描述的示例x=(x1;x2;...;xd),xi是x在第i个属性上的取值。线性模型试图学一个通过属性的线性组合进行预测的函数: f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b, 向量形式为 f(x)=wTx+b w=(w1;w2;...;wd ...
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 ...