[Machine Learning] Probabilistic Graphical Models:一、Introduction and Overview(1、Overview and Motivation)
一、PGM用来做什么
1、 医学诊断:从各种病症分析病人得了什么病,该用什么手段治疗
2、 图像分割:从一张百万像素级的图片中分析每个像素点对应的是什么东西
两个共同点:(1)有非常多不同的输入变量;(2)对于算法而言,结果都是不确定的

二、PGM各代表什么
1、 Models

2、 Probabilistic
(1)概率:设计model即是为了分析一些不确定的东西(uncertainty)
(2)Uncertainty的来源:

(3)概率在模型表达上的优势

3、 Graphical
(1)图的形式更适于表达复杂的系统,例如上面所说的具备众多的变量
目的就是要从这些随机变量中找到事物的联合概率分布。

(2)例子

(3)优势

三、应用例子

原图->superpixels(切割成大片像素块)->机器学习割图->PGM识别图像内容
四、Overview

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