原文:機器學習 —— 概率圖模型(學習:對數線性模型)

對數線性模型是無向圖中經常使用的一種模型。其利用特征函數以及參數的方式對勢函數進行定義,可獲得較好的效果。在之前有向圖的學習中,我們發現可以利用d seperet,充分統計,狄利克雷函數等方式來很優雅的獲得參數估計的解析解。但是在無向圖中,這些優越的條件都不復存在。而無向圖在現實條件下的使用卻更為廣泛。 這是我第一次在Ubuntu下寫博客,感覺好神奇啊,其實說學Linux都是假的,最好的方法就是 ...

2016-03-15 21:27 0 2473 推薦指數:

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機器學習 —— 概率模型(完結)

理論;3、概率模型。有這三種方法則可以對大部分學術問題進行建模,無論什么層面或是類別的問題,總能往這三種框架里塞 ...

Fri Apr 01 05:09:00 CST 2016 6 1152
機器學習 —— 概率模型(CPD)

  CPD是conditional probability distribution的縮寫,翻譯成中文叫做 條件概率分布。在概率圖中,條件概率分布是一個非常重要的概念。因為概率研究的是隨機變量之間的練習,練習就是條件,條件就要求條件概率。   對於簡單的條件概率而言,我們可以用一個條件概率表 ...

Wed Jan 13 06:02:00 CST 2016 0 4671
機器學習 —— 概率模型學習結構)

  概率模型相比於其他學習算法的優勢在於可以利用結構來將已知信息帶入到知識網絡中。那么在使用概率模型之前,往往要求結構是已知的。而現實中或許我們並沒有足夠的先驗知識,但是有大量的樣本。如何通過樣本對概率的G進行推測就是這種學習算法要解決的問題。確實,在有大量樣本的情況下 ...

Tue Mar 22 05:38:00 CST 2016 0 9100
機器學習 —— 概率模型學習:CRF與MRF)

  在概率模型中,有一類很重要的模型稱為條件隨機場。這種模型廣泛的應用於標簽—樣本(特征)對應問題。與MRF不同,CRF計算的是“條件概率”。故其表達式與MRF在分母上是不一樣的。   如圖所示,CRF只對 label 進行求和,而不對dataset求和。 1、CRF ...

Thu Mar 17 06:04:00 CST 2016 0 8197
機器學習 —— 概率模型學習:最大似然估計)

  最大似然估計的目標是獲取模型中的參數。前提是模型已經是半成品,萬事俱備只欠參數。此外,對樣本要求獨立同分布(參數就一套)   上圖中x ~ B(theta). 樣本數為M.   最大似然估計用似然函數作為優化目標,參數估計的過程為尋優過程。一般情況下認為,如果該參數使得數據發生的可能性 ...

Fri Mar 11 06:13:00 CST 2016 0 4140
機器學習線性模型

概念儲備:    (The least square method)和(least square error)   狹義的最小二乘方法,是線性假設下的一種有閉式解的參數 求解方法,最終結果為全局最優;   梯度下降法,是假設條件更為廣泛(無約束)的,一種通過迭代 ...

Sun Sep 18 02:55:00 CST 2016 0 4657
機器學習---線性模型

基本形式:   d個屬性描述的示例x=(x1;x2;...;xd),xi是x在第i個屬性上的取值。線性模型試圖學一個通過屬性的線性組合進行預測的函數:   f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b,   向量形式為   f(x)=wTx+b   w=(w1;w2;...;wd ...

Fri Sep 15 00:56:00 CST 2017 0 1067
機器學習 —— 概率模型(貝葉斯網絡)

  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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