機器學習 —— 概率圖模型（推理：團樹算法）
在之前的消息傳遞算法中，談到了聚類圖模型的一些性質。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，樹模型沒有圖模型中的環，所以此模型要比圖模型更健壯，更容易收斂。 1.團樹模型 鏈模型是一種 ...
原文：概率圖模型 ——（6）團樹傳播算法
目錄 一 變量消元與團樹的關系 二 聚類圖 cluster graph 三 團樹傳播算法 clique tree message passing . 利用變量消元過程構建一個聚類圖 . 由變量消元法構建的聚類圖的性質 . 用團樹傳播算法計算變量 X 的邊緣概率 . 求概率圖所有節點的邊緣概率 四 小結 一 變量消元與團樹的關系 二 聚類圖 cluster graph 三 團樹傳播算法 cliqu ...
2020-07-23 14:37 0 666 推薦指數：
相關推薦
概率圖模型 ——（7）樹狀圖中的信念傳播算法（Belief Propagation）
@ 目錄 一、簡介 二、算法流程 三、BP 算法與Bethe 聚類圖 四、BP 算法與團樹傳播算法的聯系 一、簡介 二、算法流程 節點勢函數初始化； 所有消息初始化為 1； 選取所有邊，迭代更新 ...
概率圖模型之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 ...
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 ...
概率圖模型導論
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 ...
概率圖模型
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。這將是對概率圖模型的一個很基礎的總結，主要參考了《PATTERN ...
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0與不同意1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 ...
機器學習 —— 概率圖模型（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。故在獲得圖模型以及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 使用采樣算法對概率圖模型進行隨機變量推理的前提是已經獲得CPD ...