原文:概率圖模型(PGM):貝葉斯網(Bayesian network)初探

. 從貝葉斯方法 思想 說起 我對世界的看法隨世界變化而隨時變化 用一句話概括貝葉斯方法創始人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。 年,民間科學家Thomas Bayes發表了一篇名為 An essay towards solving a problem in the doctrin ...

2019-10-25 16:48 0 2344 推薦指數:

查看詳情

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
基於(Bayes Netword)模型的應用實踐初探

1. 理論部分 筆者在另一篇文章中對的理論部分進行了總結,在本文中,我們重點關注其在具體場景里的應用。 2. 從概率預測問題說起 0x1:條件概率預測模型之困 我們知道,朴素貝葉斯分類器和Logistic regression模型都是產生概率估計來代替硬性的分類 ...

Tue Nov 19 06:20:00 CST 2019 0 564
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
LDA概率模型理解

概率分布與機器學習 轉自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/09/27/1837163.html 本文由LeftNotEasy原創,可以轉載,但請保留出處和此行,如果有商業用途,請聯系作者 ...

Sun Mar 26 22:05:00 CST 2017 0 1582
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
推斷 && 概率編程初探

1. 寫在之前的話 0x1:推斷的思想 我們從一個例子開始我們本文的討論。小明是一個編程老手,但是依然堅信bug仍有可能在代碼中存在。於是,在實現了一段特別難的算法之后,他開始決定先來一個簡單的測試用例,這個用例通過了。接着,他用了一個稍微復雜的測試用例,再次通過了。接下來更難的測試用例 ...

Tue Aug 21 04:43:00 CST 2018 2 3031
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM