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。這將是對概率圖模型的一個很基礎的總結，主要參考了《PATTERN ...

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 ...

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 ...

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 ...

機器學習-概率圖模型 概率圖含義 概率圖模型是用圖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，利用圖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圖模型（Probabilistic Graphical Model）的話，那就是“優雅”。對於一個實際問題，我們希望能 ...

有多組測試數據。每組測試數據先輸入一個整數n，表示方陣的階。然后下面輸入n階方陣。輸出其逆矩陣。若無逆矩陣，則輸出No inverse matrix。 ...

　　概率圖的一個重要作用是進行推理，針對某個隨機變量，告訴我們它到底有沒有可能，有多大可能發生。之前在representation相關的內容中，我們更多的關心如何利用概率圖減少聯合分布的計算量。inference相關的章節就是要介紹如何從聯合概率中獲得單個隨機變量的概率。 1.鏈狀變量消除 ...

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 ...