機器學習 —— 概率圖模型（馬爾科夫與條件隨機場）
再一次遇到了Markov模型與條件隨機場的問題，學而時習之，又有了新的體會。所以我決定從頭開始再重新整理一次馬爾科夫模型與條件隨機場。 馬爾科夫模型是一種無向概率圖模型，其與馬爾科夫鏈並不是很一樣。馬爾科夫鏈的節點是狀態，邊是轉移概率，是template CPD的一種有向狀態轉移表達 ...
原文：馬爾可夫隨機場——概率圖模型之無向圖
目錄 馬爾可夫隨機場 條件獨立性 成對馬爾可夫性質 局部馬爾可夫性質 全局馬爾可夫性質 馬爾可夫隨機場 因子分解 最大團 概率密度函數 馬爾可夫隨機場 條件獨立性 如圖，顯示了無向圖的四個例子。圖 G 包含數據對 V,E ，其中 V 是頂點的集合， E 為邊的集合。在馬爾可夫網絡中，每個頂點表示一個隨機變量，頂點之間的邊表示兩個變量之間的依賴關系，兩個頂點之間缺失邊表示條件獨立。如圖 a 中，在 ...
2020-05-13 23:16 0 905 推薦指數：
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