機器學習&數據挖掘筆記_18（PGM練習二：貝葉斯網絡在遺傳圖譜在的應用）
前言： 這是coursera課程：Probabilistic Graphical Models 上的第二個實驗，主要是用貝葉斯網絡對基因遺傳問題進行一些計算。具體實驗內容可參考實驗指導教材：bayes network for genetic inheritance. ...
原文：機器學習&數據挖掘筆記_17（PGM練習一：貝葉斯網絡基本操作）
前言： 以前在coursera上選過一門PGM的課 概率圖模型 ，今天上去才發現 月份已經開課了， 月份就要結束了，雖然最近沒什么時間，擠一點算一點，所以得抓緊時間學下。另外因為報名這些課程的時候，開課老師是不允許將課程資料和code貼在網上的，所以作為學生還是要聽從老師的要求，所以這個系列的筆記只是簡單的寫下，完全留給自己看的，內容估計不會很完整的。 筆記： 模型的表示其來源可以由相應領域的專 ...
2013-05-12 17:25 2 8291 推薦指數：
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前言： 本次實驗主要任務是學習CRF模型的參數，實驗例子和PGM練習3中的一樣，用CRF模型來預測多張圖片所組成的單詞，我們知道在graph model的推理中，使用較多的是factor，而在graph model參數的學習中，則使用較多的是指數線性模型，本實驗的CRF ...
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前言： 接着coursera課程：Probabilistic Graphical Models 上的實驗3，本次實驗是利用馬爾科夫網絡(CRF模型)來完成單詞的OCR識別，每個單詞由多個字母組合，每個字母為16×8大小的黑白圖片。本次實驗簡化了很多內容，不需要我們去學 ...
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前言： 本次實驗是將一些簡單的決策理論和PGM推理結合,實驗內容相對前面的圖模型推理要簡單些。決策理論采用的是influence diagrams，和常見圖模型本質一樣， 其中的決策節點也可以用CPD來描述，做決策時一般是采用最大期望效用准則(MEU)。實驗內容參考 ...
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前言： 這次練習完成的是圖模型的近似推理，參考的內容是coursera課程：Probabilistic Graphical Models . 上次實驗PGM練習四：圖模型的精確推理 中介紹的是圖模型的精確推理，但在大多數graph上，其精確推理是NP-hard的，所以有 ...