原文:概率图模型导论

引言 机器学习中的许多常见问题是彼此独立数据点的分类。例如,给定图像,预测它是包含猫还是狗,或者给出手写字符的图像,预测它是 到 中的哪个数字。然而,事实证明,许多问题不适合上述框架。例如,给定一个句子 我喜欢机器学习 ,用它的词性 名词,代词,动词,形容词等 标记每个单词,这个任务无法通过独立处理每个单词来解决 ,由于 学习 可以是名词或动词。对于更复杂的文本处理,例如从一种语言翻译成另一种语言 ...

2018-10-05 17:07 0 992 推荐指数:

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概率模型

过去的一段时间里,忙于考试、忙于完成实验室要求的任务、更忙于过年,很长时间没有以一种良好的心态来回忆、总结自己所学的东西了。这几天总在想,我应该怎么做。后来我才明白,应该想想我现在该做什么,所以我开始写这篇博客了。这将是对概率模型的一个很基础的总结,主要参考了《PATTERN ...

Tue Mar 10 04:03:00 CST 2015 18 7531
概率模型基础

概率模型 概率模型把基于的表示作为在高维空间上紧凑编码复杂分布的基础. 下图中, 节点 (或椭圆) 与问题中的变量对应, 而边与它们之间的直接概率交互对应: 在线查询: http://pgm.stanford.edu/ 中译本: 概半模型:原理与技术 / (美国 ...

Wed Sep 12 06:11:00 CST 2018 0 948
copula与概率模型

有点值得注意的是,直到最近,概率图形模型领域的研究人员基本上没有意识到copula的多变量建模框架。当在实值测量的背景下考虑图形模型的局限性时,这种无知甚至更加困惑:虽然概率图形模型在概念上是一般性的,但实际考虑几乎总是迫使模型的局部定量部分为简单形式。实际上,当面对无法用多元高斯或其混合物很好 ...

Tue Oct 09 21:59:00 CST 2018 1 919
概率模型

机器学习-概率模型 概率含义 概率模型是用来表示变量概率依赖关系的理论,结合概率论与图论的知识,利用来表示与模型有关的变量的联合概率分布 如果用一个词来形容概率模型(Probabilistic Graphical Model)的话,那就是“优雅”。对于一个实际问题,我们希望能 ...

Mon Oct 25 23:03:00 CST 2021 0 95
概率模型之EM算法

一、EM算法概述 EM算法(Expectation Maximization Algorithm,期望极大算法)是一种迭代算法,用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计(MLE)或极大后验概率估计(MAP)。EM算法是一种比较通用的参数估计算法,被广泛用于朴素贝叶斯、GMM(高斯混合模型 ...

Sun May 12 07:54:00 CST 2019 0 918
概率模型 ——(4)因子图

@ 目录 一、因子图(factor graph)的定义 二、贝叶斯网络用因子图表示 三、MRF 用因子图表示 一、因子图(factor graph)的定义 ...

Tue Jul 21 05:12:00 CST 2020 0 2071
概率模型(学习笔记)

概率模型(PGM):有向模型,无向模型和混合概率模型。 有向概率模型:隐马尔科夫模型,贝叶斯网络和动态贝叶斯网络。 无向概率模型:马尔科夫随机场 MRF,——>条件随机场 CRF。 混合概率模型:链。 Markov-Gibbs的等价性 ...

Fri Jan 06 03:00:00 CST 2017 2 1085
概率模型 ——(5)变量消元法求边缘概率

@ 目录 一、推理问题的分类 二、变量消元法 2.1 示例1 2.2 示例2 2.3 变量消元法时间复杂度分析 2.4 导出 2.5 变量消元法消元顺序 三、小结 一、推理问题的分类 二、变量消 ...

Thu Jul 23 19:11:00 CST 2020 0 673
 
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