原文:概率图模型 ——(6)团树传播算法

目录 一 变量消元与团树的关系 二 聚类图 cluster graph 三 团树传播算法 clique tree message passing . 利用变量消元过程构建一个聚类图 . 由变量消元法构建的聚类图的性质 . 用团树传播算法计算变量 X 的边缘概率 . 求概率图所有节点的边缘概率 四 小结 一 变量消元与团树的关系 二 聚类图 cluster graph 三 团树传播算法 cliqu ...

2020-07-23 14:37 0 666 推荐指数:

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机器学习 —— 概率模型(推理: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(clique tree)的数据结构,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.模型   链模型是一种 ...

Sat Jan 23 00:40:00 CST 2016 0 5564
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
概率模型导论

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0到9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 ...

Sat Oct 06 01:07:00 CST 2018 0 992
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(推理:消息传递算法)(五)

概率模型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0与不同意1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 ...

Thu Jun 04 08:09:00 CST 2020 0 855
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
 
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