原文: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,給有需要的人看,希望能幫到一些人理解吧。 ...

2013-07-21 23:11 3 7209 推薦指數:

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網絡Bayesian network))簡介(PRML第8.1節總結概率模型(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8.2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。 ...

Mon Jul 22 05:54:00 CST 2013 1 4003
網絡——概率模型之有向圖

目錄 模型 網絡 條件獨立的三種情況 第一種情況tail-to-tail 第二種情況tail-to-head 第三種情況head-to-head D-seperation 網絡模型 模型 ...

Wed May 06 04:50:00 CST 2020 0 1128
概率模型(PGM):網(Bayesian network)初探

1. 從方法(思想)說起 - 我對世界的看法隨世界變化而隨時變化 用一句話概括方法創始人Thomas Bayes的觀點就是:任何時候,我對世界總有一個主觀的先驗判斷,但是這個判斷會隨着世界的真實變化而隨機修正,我對世界永遠保持開放的態度。 1763年,民間科學家Thomas ...

Sat Oct 26 00:48:00 CST 2019 0 2344
超詳細講解網絡(Bayesian network)

1 方法 長久以來,人們對一件事情發生或不發生的概率,只有固定的0和1,即要么發生,要么不發生,從來不會去考慮某件事情發生的概率有多大,不發生的概率又是多大。而且概率雖然未知,但最起碼是一個確定的值。比如如果問那時的人們一個問題:“有一個袋子,里面裝着若干個白球和黑球,請問 ...

Mon Apr 27 23:07:00 CST 2020 0 6612
動態網絡(dynamic bayesian network)

動態網絡   我們已經在靜態世界的上下文中發展了用於概率推理的技術,在這里每個隨機變量都有一個唯一的固定取值。例如,在修理汽車時,我們總是假設在整個診斷過程中發生故障的部分一直都是有故障的(與時間無關);我們的 任務是根據已觀察到的證據推斷汽車的狀態,而這個狀態是保持不變的。但是現實世界中 ...

Fri Jun 07 02:35:00 CST 2013 2 8680
概率模型之:網絡

1、貝葉斯定理 P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B) P(A|B)是已知B發生后A的條件概率,也由於得自B的取值而被稱作A的后驗概率。 P(B|A)是已知A發生后B的條件概率,也由於得自A的取值而被稱作B的后驗概率。 P(A)是A的先驗概率或邊緣概率。之所以稱為 ...

Tue Sep 12 18:16:00 CST 2017 0 2929
網絡(Bayesian networks)

算法雜貨鋪——分類算法之網絡(Bayesian networks) 2.1、摘要 在上一篇文章中我們討論了朴素分類。朴素分類有一個限制條件,就是特征屬性必須有條件獨立或基本獨立(實際上在現實應用中幾乎不可能做到完全獨立)。當這個條件 ...

Thu Jan 17 23:31:00 CST 2019 0 976
機器學習 —— 概率模型(網絡

  概率模型(PGM)是一種對現實情況進行描述的模型。其核心是條件概率,本質上是利用先驗知識,確立一個隨機變量之間的關聯約束關系,最終達成方便求取條件概率的目的。 1.從現象出發---這個世界都是隨機變量   這個世界都是隨機變量。   第一,世界是未知的,是有多種可能性的。   第二 ...

Wed Dec 30 05:16:00 CST 2015 2 52671
 
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