條件獨立(conditional independence) 結合貝葉斯網絡(Bayesian network) 概率有向圖 （PRML8.2總結）
本文會利用到上篇，博客的分解定理，需要的可以查找上篇博客 D-separation對任何用有向圖表示的概率模型都成立，無論隨機變量是離散還是連續，還是兩者的結合。 部分圖為手寫，由於本人字很丑，望見諒，只是想把PRML書的一些部分總結出來，給有需要的人 ...
原文：貝葉斯網絡（Bayesian network)）簡介（PRML第8.1節總結）概率圖模型（Graphical models)
部分圖為手寫，由於本人字很丑，望見諒，只是想把PRML書的一些部分總結出來，給有需要的人看，希望能幫到一些人理解吧。 下一篇，我將繼續介紹本章內容 . ，條件獨立 部分圖為手寫，由於本人字很丑，望見諒，只是想把PRML書的一些部分總結出來，給有需要的人看，希望能幫到一些人理解吧。 ...
2013-07-21 21:54 1 4003 推薦指數：
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