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...
反过来,假设G是概率分布P的Imap,那么P能够依照G来进行分解。 因此概率图的就有了2种等价的观点 1.概率图G是用来表示概率分布P的。 2.P是用来表达概率图G所展示的独立关系的。 证明一下概率图和概率分布为啥是一回事 先写出图1中的条件,如图4所看到的,用条件概率的链式法则写出P,由G中连接关系能够化简成为贝...
因为有向图与无向图其实都可以化作一种统一的形式:Factor Graph(因子图),并且在这种图上做parameter estimation和inference都比较方便(上面说的BP等也是针对这种图的),所以很多时候,模型都直接用FG来表示。 概率图模型"博大精深",由于其对随机变量间关系的出色的model能力,不错的learning与inference效果,以及日渐增多...
0x2:朴素贝叶斯模型(naive Bayes) 0x3:朴素贝叶斯模型应用之困 回到顶部(go to top) 1. 从贝叶斯方法(思想)说起 - 我对世界的看法随世界变化而随时变化 用一句话概括贝叶斯方法创始人Thomas Bayes的观点就是:任何时候,我对世界总有一个主观的先验判断,但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正,我对世界永远...
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(...
“图模型”(graphicalmodel)英文简称,PGM概率图模型具有图论和概率论两大理论基础,是生成模型的基础。因此它可以很好地表现运动特征、实体(中间语义)及行为之间的关系...。 @@2.无向模型无向模型,马尔科夫随机场( Markov random fields ),也被称为无向图模型(undirectedgraphicalmodels)。这个模型中,链接没有箭头 ...
最近在看与图信号处理(graph signal processing)相关的文章。感觉概率图模型的知识是时候狠狠地全面恶补一下。于是乎萌生出了写blog记录自己学习过程的想法,文章重点是总结课程的精华和要点,不会把所有内容都涵盖进来。 这一系列文章主要围绕CMU-PGM 2020Eric P. Xing教授的内容展开,下面附上课程连接: ...
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，...
详谈概率图模型(PGM) 技术标签:机器学习 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。