使用概率图模型(贝叶斯网络)来表示多项式回归模型: 多项式回归模型 板表示法(Plate Notation) 贝叶斯多项式回归模型描述 使用贝叶斯网络表示朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier): 朴素贝叶斯模型的联合概率分布: 隐变量(latent variables) 隐变量的作用 使用贝叶斯网络来表示不同线性回归: 1.标准回归模型(Standard Regr...
有向图模型(\displaystyle \textit{Directed Graphical Models})又称贝叶斯网络(\displaystyle \textit{Baye...
PGM是现代信号处理(尤其是机器学习)的重要内容。 PGM通过图的方式,将多个随机变量之前的关系通过简洁的方式表现出来。因此PGM包括图论和概率论的相关内容。 PGM理论研究并解决三个问题: 1)表示(如何通过图来刻画多个随机变量之间的关系)(注:这个是PGM的基础) 2)学习(如何通过已知数据来确定图的参数) (注:机器学习...
概率图模型PGM 引入 概率图 = 图 + 概率论,很明显属于Bayesian学派的发展理论。 图结构GraphStructural 在图结构中,节点(node)代表了随机变量,节点间的连接边(edge)代表了随机变量之间的统计关系。这种Graph-Structural 刻画了随机变量之间的条件依赖和独立关系,并可以为变量间的不确定性传递提供介质。在概率图模型(P...
概率图 引言 1、概述 2、基本问题 2.1 模型表示 2.1.1 有向图模型 2.1.2 无向图模型 2.1.3 有向图和无向图之间的转化 2.2 学习问题 2.3 推断 引言 \quad \quad机器学习是根据一些已观察到的证据(如训练样本)来对感兴趣的未知变量(如类别标记)进行估计和预测。概率模型(probabilistic model)提供了一种描述...
条件概率链式法则 贝叶斯网络链式法则,如图1 图1 乍一看非常easy认为贝叶斯网络链式法则不就是大家曾经学的链式法则么,事实上不然,后面详述。 上一讲谈到了概率分布的因式分解 能够看到条件概率的独立性能够直接从概率分布表达式看出来。 我们已经用概率图模型把概率关系用图形化G表示了,独立性能从图上直接看出来吗?
PGM是要做3件主要的事情: 1.表达 使用无向图和有向图进行表达。 使用动态和静态模型进行表达。 2.推断 精确推断和模糊推断(寻求计算效率和计算精度的妥协) 在不确定性状态下进行决策。 3.学习 自动学习参数和结构 有完全数据情形和非完全数据情形。
可以模型化成最简单的binary classification问题。定位医生，肯定也要用到病人的信息。用图模型的好处如下，...
概率图模型(PGM),概率图模型大致可以分为两种,directed graphical model(又称贝叶斯网络)和undirected graphical model(又称马尔可夫随机场)。贝叶斯网络由Judea Pearl 教授发明于上世界80年代,这项工作获得了2011年图灵奖。马尔可夫随机场最早被物理学家用于对原子进行建模,其中的代表作Ising model获得过诺贝尔奖。图灵奖...
一、PGM 二、基于概率图模型的推理,例子: 举一个简单的例子,假如通过某个有噪音的信道发送一串信息,这一串信息由0和1组成,由于噪音的存在,每个比特有20%的概率出错,同时由于发送的 信号的特性,1之后紧跟一个1、和0之后紧跟一个0的概率都是0.9。如果接收到一个比特串“1101”,那么正确的信息最大可能是什...