原文:概率圖模型基礎

概率圖模型 概率圖模型把基於圖的表示作為在高維空間上緊湊編碼復雜分布的基礎. 下圖中, 節點 或橢圓 與問題中的變量對應, 而邊與它們之間的直接概率交互對應: 在線查詢: http: pgm.stanford.edu 中譯本: 概半圖模型:原理與技術 美國 Kollcr D., 以 Friedman N. 著, 王飛躍, 韓素青譯. 北京: 清華大學出版社, . 基礎知識 概率論 事件空間 形式上 ...

2018-09-11 22:11 0 948 推薦指數:

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概率模型

過去的一段時間里,忙於考試、忙於完成實驗室要求的任務、更忙於過年,很長時間沒有以一種良好的心態來回憶、總結自己所學的東西了。這幾天總在想,我應該怎么做。后來我才明白,應該想想我現在該做什么,所以我開始寫這篇博客了。這將是對概率模型的一個很基礎的總結,主要參考了《PATTERN ...

Tue Mar 10 04:03:00 CST 2015 18 7531
概率模型導論

引言   機器學習中的許多常見問題是彼此獨立數據點的分類。例如,給定圖像,預測它是包含貓還是狗,或者給出手寫字符的圖像,預測它是0到9中的哪個數字。然而,事實證明,許多問題不適合上述框架。例如,給定 ...

Sat Oct 06 01:07:00 CST 2018 0 992
copula與概率模型

有點值得注意的是,直到最近,概率圖形模型領域的研究人員基本上沒有意識到copula的多變量建模框架。當在實值測量的背景下考慮圖形模型的局限性時,這種無知甚至更加困惑:雖然概率圖形模型在概念上是一般性的,但實際考慮幾乎總是迫使模型的局部定量部分為簡單形式。實際上,當面對無法用多元高斯或其混合物很好 ...

Tue Oct 09 21:59:00 CST 2018 1 919
概率模型

機器學習-概率模型 概率含義 概率模型是用來表示變量概率依賴關系的理論,結合概率論與圖論的知識,利用來表示與模型有關的變量的聯合概率分布 如果用一個詞來形容概率模型(Probabilistic Graphical Model)的話,那就是“優雅”。對於一個實際問題,我們希望能 ...

Mon Oct 25 23:03:00 CST 2021 0 95
概率模型之EM算法

一、EM算法概述 EM算法(Expectation Maximization Algorithm,期望極大算法)是一種迭代算法,用於求解含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計(MLE)或極大后驗概率估計(MAP)。EM算法是一種比較通用的參數估計算法,被廣泛用於朴素貝葉斯、GMM(高斯混合模型 ...

Sun May 12 07:54:00 CST 2019 0 918
概率模型 ——(4)因子圖

@ 目錄 一、因子圖(factor graph)的定義 二、貝葉斯網絡用因子圖表示 三、MRF 用因子圖表示 一、因子圖(factor graph)的定義 ...

Tue Jul 21 05:12:00 CST 2020 0 2071
概率模型(學習筆記)

概率模型(PGM):有向模型,無向模型和混合概率模型。 有向概率模型:隱馬爾科夫模型,貝葉斯網絡和動態貝葉斯網絡。 無向概率模型:馬爾科夫隨機場 MRF,——>條件隨機場 CRF。 混合概率模型:鏈。 Markov-Gibbs的等價性 ...

Fri Jan 06 03:00:00 CST 2017 2 1085
概率模型 ——(5)變量消元法求邊緣概率

@ 目錄 一、推理問題的分類 二、變量消元法 2.1 示例1 2.2 示例2 2.3 變量消元法時間復雜度分析 2.4 導出 2.5 變量消元法消元順序 三、小結 一、推理問題的分類 二、變量消 ...

Thu Jul 23 19:11:00 CST 2020 0 673
 
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