原文:機器學習&數據挖掘筆記_20(PGM練習四:圖模型的精確推理)

前言: 這次實驗完成的是圖模型的精確推理。exact inference分為 種,求邊緣概率和求MAP,分別對應sum product和max sum算法。這次實驗涉及到的知識點很多,不僅需要熟悉圖模型的representation,而且還需明白圖模型的inference理論,大家可參考coursera課程:Probabilistic Graphical Models的課件和視頻。多花點功夫去理 ...

2014-01-04 15:34 0 12824 推薦指數:

查看詳情

機器學習&數據挖掘筆記_21(PGM練習五:模型的近似推理

  前言:   這次練習完成的是模型的近似推理,參考的內容是coursera課程:Probabilistic Graphical Models . 上次實驗PGM練習四:模型精確推理 中介紹的是模型精確推理,但在大多數graph上,其精確推理是NP-hard的,所以有 ...

Thu Jan 09 01:19:00 CST 2014 7 6967
機器學習&數據挖掘筆記_23(PGM練習七:CRF中參數的學習

  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 ...

Sat Jan 11 05:38:00 CST 2014 3 17420
機器學習&數據挖掘筆記_24(PGM練習八:結構學習

  前言:   本次實驗包含了2部分:貝葉斯模型參數的學習以及貝葉斯模型結構的學習,在前面的博文PGM練習七:CRF中參數的學習 中我們已經知道怎樣學習馬爾科夫模型(CRF)的參數,那個實驗采用的是優化方法,而這里貝葉斯模型參數的學習是先假定樣本符合某種分布,然后使用統計 ...

Sun Jan 12 07:53:00 CST 2014 1 12696
機器學習&數據挖掘筆記_22(PGM練習六:制定決策)

  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模型推理要簡單些。決策理論采用的是influence diagrams,和常見模型本質一樣, 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 ...

Thu Jan 09 23:56:00 CST 2014 0 3258
機器學習&數據挖掘筆記_25(PGM練習九:HMM用於分類)

  前言:   本次實驗是用EM來學習HMM中的參數,並用學好了的HMM對一些kinect數據進行動作分類。實驗內容請參考coursera課程:Probabilistic Graphical Models 中的的最后一個assignmnet.實驗用的是kinect關節點數據 ...

Tue Jan 14 04:35:00 CST 2014 7 17558
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(概率模型),今天上去才發現4月份已經開課了,6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 ...

Mon May 13 01:25:00 CST 2013 2 8291
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM