原文:機器學習因果推理

人工智能先驅 貝葉斯網絡之父 美國計算機科學家 Judea Pearl 在最近的一篇論文中解釋了基於數據統計的機器學習系統的一些局限性。要理解 為什么 ,並回答 如果 會怎樣 之類的問題,我們需要某種因果模型。在社會科學領域,尤其是流行病學中,一種名為 結構因果模型 SCM 的革命性數學框架已經被廣泛采用。Pearl 介紹了這種模型可以處理的七個任務,雖然這些任務對於關聯機器學習系統來說有些遙不可 ...

2020-11-27 13:29 0 1355 推薦指數:

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機器學習因果推斷

David Barber; Book 【貝葉斯網絡之父Judea Pearl:新因果科學與數據科學、人工智能的思考】 最近讀了洪永淼教授和汪壽陽教授的論文--《大數據、機器學習與統計學:挑戰與機遇》 講座視頻:https ...

Sun Oct 03 18:25:00 CST 2021 0 152
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 ...

Sat Jan 23 00:40:00 CST 2016 0 5564
機器學習 —— 概率圖模型(推理:MAP)

  MAP 是最大后驗概率的縮寫。后驗概率指的是當有一定觀測結果的情況下,對其他隨機變量進行推理。假設隨機變量的集合為X ,觀察到的變量為 e, W = X-e , AP = P(W|e). 后驗概率和聯合概率是不同的兩個概念。事實上,后驗概率更接近推理本身的“意義”,並且被越來越多的用於診斷系統 ...

Wed Feb 24 06:04:00 CST 2016 0 5351
機器學習 —— 概率圖模型(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
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 ...

Tue Mar 01 05:57:00 CST 2016 0 8487
機器學習 —— 概率圖模型(推理:變量消除)

  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 ...

Mon Jan 18 04:32:00 CST 2016 0 4189
機器學習&數據挖掘筆記_21(PGM練習五:圖模型的近似推理

  前言:   這次練習完成的是圖模型的近似推理,參考的內容是coursera課程:Probabilistic Graphical Models . 上次實驗PGM練習四:圖模型的精確推理 中介紹的是圖模型的精確推理,但在大多數graph上,其精確推理是NP-hard的,所以有 ...

Thu Jan 09 01:19:00 CST 2014 7 6967
機器學習 —— 概率圖模型(推理:消息傳遞算法)

  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 ...

Thu Jan 21 06:18:00 CST 2016 0 4811
 
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