原文:概率圖模型(推理:消息傳遞算法)(五)

概率圖模型G V,E 由節點V和邊E構成。在之前馬爾科夫模型相關的博客中,我談到馬爾科夫模型的本質是當兩個人交流后,其意見 兩個隨機變量 同意 與不同意 的概率組合。而勢函數表達的是兩個意見相同或者相左的程度。 我們搞的那么麻煩,最后想要得到的不就是每個意見正確與否 隨機變量取不同值的概率 嗎 與其采用解析的方法去算,去把所有其他的變量邊際掉,那干脆采用模擬的方法,讓這個消息傳遞跑起來,把系統迭 ...

2020-06-04 00:09 0 855 推薦指數:

查看詳情

機器學習 —— 概率模型推理:團樹算法

  在之前的消息傳遞算法中,談到了聚類模型的一些性質。其中就有消息不能形成閉環,否則會導致“假消息傳到最后我自己都信了”。為了解決這種問題,引入了一種稱為團樹(clique tree)的數據結構,樹模型沒有模型中的環,所以此模型要比模型更健壯,更容易收斂。 1.團樹模型   鏈模型是一種 ...

Sat Jan 23 00:40:00 CST 2016 0 5564
機器學習 —— 概率模型推理:采樣算法

  基於采樣的推理算法利用的思想是 概率 = 大樣本下頻率。故在獲得模型以及CPD的基礎上,通過設計采樣算法模擬事件發生過程,即可獲得一系列事件(聯合概率質量函數)的頻率,從而達到inference的目的。 1、采樣的做法   使用采樣算法概率模型進行隨機變量推理的前提是已經獲得CPD ...

Tue Mar 01 05:57:00 CST 2016 0 8487
[golang] nats的消息傳遞模型介紹

nats的消息傳遞模型 @ 目錄 nats的消息傳遞模型 What is NATS 主題式消息(Subject-Based Messaging) 主題的層次結構 通配符 發布訂閱(Publish-Subscribe ...

Mon Dec 16 07:17:00 CST 2019 0 581
機器學習 —— 概率模型推理:決策)

  Koller 教授把決策作為一種單獨的模塊進行講解,但我認為,決策和推理本質上是一樣的,都是在假設已知CPD或者勢函數的情況下對模型給出結論。 1、決策==逐利   決策的基本思想很intuitive,並且非常有用。在賭博行為中,最后獲得的錢與硬幣的正反,賭注的大小有關。硬幣的正反顯然是 ...

Wed Mar 09 04:09:00 CST 2016 0 2861
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
IFrame消息傳遞

第一種IFrame通信: //這個消息從A的作用域發出 this.contentWindow.postMessage({}, "*"); //B作用域開啟監聽獲取A發過來的消息 window.addEventListener('message', function (event ...

Thu Sep 19 04:55:00 CST 2019 0 663
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM