机器学习 —— 概率图模型（Homework: Exact Inference）
在前三周的作业中，我构造了概率图模型并调用第三方的求解器对器进行了求解，最终获得了每个随机变量的分布（有向图），最大后验分布（双向图）。本周作业的主要内容就是自行编写概率图模型的求解器。实际上，从根本上来说求解器并不是必要的。其作用只是求取边缘分布或者MAP，在得到联合CPD后，寻找联合CPD ...
原文：机器学习 —— 概率图模型（Homework: CRF Learning）
概率图模型的作业越往后变得越来越有趣了。当然，难度也是指数级别的上涨啊，以至于我用了两个周末才完成秋名山神秘车牌的寻找，啊不，CRF模型的训练。 条件随机场是一种强大的PGM，其可以对各种特征进行建模，同时可以使用随机梯度下降算法进行训练，训练的结果就是PGM中那些定义变量交互方式的参数。 LR模型的训练 LR模型可以看作是CRF模型的低配版，在完全不定义随机变量交互，只考虑P Y X 的情况下 ...
2016-05-08 21:36 0 2295 推荐指数：
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