原文:機器學習 —— 概率圖模型(貝葉斯網絡)

概率圖模型 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。 .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,世界上一切都是相互聯系的。 第三,隨機變量是一種映射,把觀測到的樣本映射成數值的過程叫做隨機變量。 上述三條原則給了我們以量化描述 ...

2015-12-29 21:16 2 52671 推薦指數:

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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——概率模型之有向

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
機器學習中的方法---先驗概率、似然函數、后驗概率的理解及如何使用進行模型預測(2)

機器學習中的方法---先驗概率、似然函數、后驗概率的理解及如何使用進行模型預測(1) 文章中介紹了先驗分布和似然函數,接下來,將重點介紹后驗概率,即通過貝葉斯定理,如何根據先驗分布和似然函數,求解后驗概率。 在這篇文章中,我們通過最大化似然函數求得的參數 r 與硬幣的拋擲 ...

Sun Apr 02 04:59:00 CST 2017 0 3775
機器學習中的方法---先驗概率、似然函數、后驗概率的理解及如何使用進行模型預測(1)

一,本文將基於“獨立重復試驗---拋硬幣”來解釋理論中的先驗概率、似然函數和后驗概率的一些基礎知識以及它們之間的關系。 本文是《A First Course of Machine Learning》的第三章的學習筆記,在使用方法構造模型並用它進行預測時,總體思路是:在已知的先驗知識 ...

Sun Apr 02 00:08:00 CST 2017 0 6459
機器學習--朴素模型原理

朴素中的朴素是指特征條件獨立假設, 是指貝葉斯定理, 我們從貝葉斯定理開始說起吧. 1. 貝葉斯定理 貝葉斯定理是用來描述兩個條件概率之間的關系 1). 什么是條件概率? 如果有兩個事件A和B, 條件概率就是指在事件B發生的條件下, 事件A發生的概率, 記作P(A|B ...

Sun Mar 17 00:14:00 CST 2019 0 1969
豬豬的機器學習(十三)網絡

網絡 作者:櫻花豬 摘要 本文為七月算法(julyedu.com)12月機器學習第十三次次課在線筆記。網絡又稱信度網絡,是Bayes方法的擴展,是目前不確定知識表達和推理領域最有效的理論模型之一。網絡適用於表達和分析不確定性和概率性的事件,應用於有條件地依賴多種控制 ...

Thu May 05 17:36:00 CST 2016 0 3052
機器學習-算法

0. 前言 這是一篇關於方法的科普文,我會盡量少用公式,多用平白的語言敘述,多舉實際例子。更嚴格的公式和計算我會在相應的地方注明參考資料。方法被證明是非常 general 且強大的推理框架,文中你會看到很多有趣的應用。 1. 歷史 托馬斯·(Thomas Bayes)同學 ...

Thu Jul 19 01:47:00 CST 2018 0 2386
 
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