原文:概率图模型(PGM):贝叶斯网(Bayesian network)初探

. 从贝叶斯方法 思想 说起 我对世界的看法随世界变化而随时变化 用一句话概括贝叶斯方法创始人Thomas Bayes的观点就是:任何时候,我对世界总有一个主观的先验判断,但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正,我对世界永远保持开放的态度。 年,民间科学家Thomas Bayes发表了一篇名为 An essay towards solving a problem in the doctrin ...

2019-10-25 16:48 0 2344 推荐指数:

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概率模型之:网络

1、贝叶斯定理 P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B) P(A|B)是已知B发生后A的条件概率,也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。 P(B|A)是已知A发生后B的条件概率,也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。 P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为 ...

Tue Sep 12 18:16:00 CST 2017 0 2929
基于(Bayes Netword)模型的应用实践初探

1. 理论部分 笔者在另一篇文章中对的理论部分进行了总结,在本文中,我们重点关注其在具体场景里的应用。 2. 从概率预测问题说起 0x1:条件概率预测模型之困 我们知道,朴素贝叶斯分类器和Logistic regression模型都是产生概率估计来代替硬性的分类 ...

Tue Nov 19 06:20:00 CST 2019 0 564
网络——概率模型之有向

目录 模型 网络 条件独立的三种情况 第一种情况tail-to-tail 第二种情况tail-to-head 第三种情况head-to-head D-seperation 网络模型 模型 ...

Wed May 06 04:50:00 CST 2020 0 1128
LDA概率模型理解

概率分布与机器学习 转自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/09/27/1837163.html 本文由LeftNotEasy原创,可以转载,但请保留出处和此行,如果有商业用途,请联系作者 ...

Sun Mar 26 22:05:00 CST 2017 0 1582
机器学习 —— 概率模型网络)

  概率模型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 ...

Wed Dec 30 05:16:00 CST 2015 2 52671
推断 && 概率编程初探

1. 写在之前的话 0x1:推断的思想 我们从一个例子开始我们本文的讨论。小明是一个编程老手,但是依然坚信bug仍有可能在代码中存在。于是,在实现了一段特别难的算法之后,他开始决定先来一个简单的测试用例,这个用例通过了。接着,他用了一个稍微复杂的测试用例,再次通过了。接下来更难的测试用例 ...

Tue Aug 21 04:43:00 CST 2018 2 3031
 
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