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。这将是对概率图模型的一个很基础的总结,主要参考了《PATTERN ...
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:
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。这将是对概率图模型的一个很基础的总结,主要参考了《PATTERN ...
概率图模型 概率图模型把基于图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: 概半图模型:原理与技术 / (美国 ...
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 ...
机器学习-概率图模型 概率图含义 概率图模型是用图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,利用图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图模型(Probabilistic Graphical Model)的话,那就是“优雅”。对于一个实际问题,我们希望能 ...
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 ...
@ 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 ...
概率图模型(PGM):有向图模型,无向图模型和混合概率图模型。 有向概率图模型:隐马尔科夫模型,贝叶斯网络和动态贝叶斯网络。 无向概率图模型:马尔科夫随机场 MRF,——>条件随机场 CRF。 混合概率图模型:链图。 Markov-Gibbs的等价性 ...
@ 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 导出图 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 ...