原文:概率图模型(推理:消息传递算法)(五)

概率图模型G V,E 由节点V和边E构成。在之前马尔科夫模型相关的博客中,我谈到马尔科夫模型的本质是当两个人交流后,其意见 两个随机变量 同意 与不同意 的概率组合。而势函数表达的是两个意见相同或者相左的程度。 我们搞的那么麻烦,最后想要得到的不就是每个意见正确与否 随机变量取不同值的概率 吗 与其采用解析的方法去算,去把所有其他的变量边际掉,那干脆采用模拟的方法,让这个消息传递跑起来,把系统迭 ...

2020-06-04 00:09 0 855 推荐指数:

查看详情

机器学习 —— 概率模型推理:团树算法

  在之前的消息传递算法中,谈到了聚类模型的一些性质。其中就有消息不能形成闭环,否则会导致“假消息传到最后我自己都信了”。为了解决这种问题,引入了一种称为团树(clique tree)的数据结构,树模型没有模型中的环,所以此模型要比模型更健壮,更容易收敛。 1.团树模型   链模型是一种 ...

Sat Jan 23 00:40:00 CST 2016 0 5564
机器学习 —— 概率模型推理:采样算法

  基于采样的推理算法利用的思想是 概率 = 大样本下频率。故在获得模型以及CPD的基础上,通过设计采样算法模拟事件发生过程,即可获得一系列事件(联合概率质量函数)的频率,从而达到inference的目的。 1、采样的做法   使用采样算法概率模型进行随机变量推理的前提是已经获得CPD ...

Tue Mar 01 05:57:00 CST 2016 0 8487
[golang] nats的消息传递模型介绍

nats的消息传递模型 @ 目录 nats的消息传递模型 What is NATS 主题式消息(Subject-Based Messaging) 主题的层次结构 通配符 发布订阅(Publish-Subscribe ...

Mon Dec 16 07:17:00 CST 2019 0 581
机器学习 —— 概率模型推理:决策)

  Koller 教授把决策作为一种单独的模块进行讲解,但我认为,决策和推理本质上是一样的,都是在假设已知CPD或者势函数的情况下对模型给出结论。 1、决策==逐利   决策的基本思想很intuitive,并且非常有用。在赌博行为中,最后获得的钱与硬币的正反,赌注的大小有关。硬币的正反显然是 ...

Wed Mar 09 04:09:00 CST 2016 0 2861
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
IFrame消息传递

第一种IFrame通信: //这个消息从A的作用域发出 this.contentWindow.postMessage({}, "*"); //B作用域开启监听获取A发过来的消息 window.addEventListener('message', function (event ...

Thu Sep 19 04:55:00 CST 2019 0 663
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM