(1)有向图模型 在一个有向概率图模型(Directed Graphical Model)中,两个节点和之间的边际独立性和条件独立性比较复杂,一般需要用贝叶斯球规则(Bayes Ball)来确定。 一类很重要的有向概率图模型叫做有向无环概率图模型(Directed Acyclic Graphs, 简称DAG),可以证明,相互关系能用DAG表示的p个随机变量,其联合分布函数...
概率图模型(Probabilistic Graphical Model,PGM),简称图模型(Graphical Model,GM),是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概 率模型,从而给研究高维空间中的概率模型带来了很大的便捷性。它以图为表示工具,最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的边表示变量之间的概率关系,即“变量关...
样本空间通常用符号 "Ω" 表示。 例如: 1. 如果我们进行一次抛硬币的试验,样本空间可以定义为 {正面, 反面},其中 "正面" 和 "反面" 分别代表硬币抛出正面和反面的两种可能结果。 2. 对于一次投掷一个六面骰子的试验,样本空间可以定义为 {1, 2, 3, 4, 5, 6},其中每个数字代表了骰子可能停留的六种不同...
当概率图模型依赖于无法观测的隐藏变量无法单纯用MLE或者MAP。 EM算法(Expectation Maximization Algorithm, 最大期望算法)是一种迭代类型的算法,是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。 EM算法(无监督算法)与K-means算法(无监督算法)相似,都是一个不...
(一)散点图绘制 (1)将所需数据列出 (2)计算Z值: 以A2为例,B2的公式写为 =NORM.S.INV((RANK(A2,$A$2:$A$16,1)-0.5)/COUNT(A:A)) NORM.S.INV()表示标准正态分布的反函数,即可以通过输入概率,输出正态标准化分数 RANK()计算的是某一数字(如A2)在所给数列中(如A2:A16)的排位,1是升序,0...
将概率无向图模型的联合概率概率分布表示为其最大团上的随机变量的函数的乘积形式的操作,称为因子分解。 最后直接看公式 P(Y)=1Z(x)∏cψc(Yc) 其中,Z(x)为归一化因子,目的就是为了让结果称为概率(对比softmax理解) Z(x)=∑Y∏cψc(Yc)
基础知识 概率图是一类用图的形式表示随机变量之间条件依赖关系的概率模型, 是概率论与图论的结合。图中的节点表示随机变量,缺少边表示条件独立假设。根据图中边的有向、无向性,模型可分为两类:有向图、无向图。 G(V,E):变量关系图 V:顶点or节点,表示随机变量 E:边o
概率图模型(probabilistic graphical model)是一类用图结构来表达各属性之间相关关系的概率模型, 一般而言:图中的一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的边则表示变量间的相关关系,从而形成了一张“变量关系图”。 概率图模型分为贝叶斯网络(Bayesian Network)和马尔可夫网络(Markov Network)两大类。
ProbabilityGrid用于表示概率图,它是Grid2D派生类,由它构造的对象存放在ActiveSubmaps2D成员变量submaps_。 刚创建的概率图有个固定尺寸,100(kInitialSubmapSize)x100,换到真实世界是2.5mx2.5m。随着点云不断到来,新点云有些点落在了概率图之外,这时得扩大概率图。扩大时num_x_cells、num_y_cells各增大一倍,新图...