机器学习理论基础学习16---高斯网络(GN)
一、高斯网络(高斯图模型)总体介绍
概率图模型分为三种:贝叶斯网络,马尔科夫随机场以及高斯网络;而高斯网络又可以根据有向无向细分为高斯贝叶斯网络和高斯马尔科夫随机场


二、高斯贝叶斯网络
1、高斯贝叶斯网络是有向图,x服从高斯分布,y|x服从高斯分布
高斯贝叶斯网络(global model)是基于线性高斯模型(local model)的。
2、HMM与GBN关系
HMM是一种特殊的高斯贝叶斯网络,(他的父节点只有一个)

3、高斯贝叶斯网络的参数求解

三、高斯马尔科夫随机场
1、高斯马尔科夫网络的参数求解

机器学习理论基础学习16---高斯网络(GN)的更多相关文章
- 机器学习理论基础学习12---MCMC
作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础.比如分 ...
- 机器学习理论基础学习18---高斯过程回归(GPR)
一.高斯(分布)过程(随机过程)是什么? 一维高斯分布 多维高斯分布 无限维高斯分布 高斯网络 高斯过程 简单的说,就是一系列关于连续域(时间或空间)的随机变量的联合,而且针对每一个时间或是空间点 ...
- 机器学习理论基础学习3.4--- Linear classification 线性分类之Gaussian Discriminant Analysis高斯判别模型
一.什么是高斯判别模型? 二.怎么求解参数?
- 机器学习理论基础学习4--- SVM(基于结构风险最小化)
一.什么是SVM? SVM(Support Vector Machine)又称为支持向量机,是一种二分类的模型.当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类.支持向量机可以分为线性和非线性两大类. ...
- 机器学习理论基础学习13--- 隐马尔科夫模型 (HMM)
隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为 ...
- 机器学习理论基础学习3.2--- Linear classification 线性分类之线性判别分析(LDA)
在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),是一种处理文档的主题 ...
- 机器学习理论基础学习5--- PCA
一.预备知识 减少过拟合的方法有:(1)增加数据 (2)正则化(3)降维 维度灾难:从几何角度看会导致数据的稀疏性 举例1:正方形中有一个内切圆,当维度D趋近于无穷大时,圆内的数据几乎为0,所有的数据 ...
- 机器学习理论基础学习17---贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression)
本文顺序 一.回忆线性回归 线性回归用最小二乘法,转换为极大似然估计求解参数W,但这很容易导致过拟合,由此引入了带正则化的最小二乘法(可证明等价于最大后验概率) 二.什么是贝叶斯回归? 基于上面的讨论 ...
- 机器学习理论基础学习1——频率派 VS 贝叶斯派
频率派 贝叶斯派 theta是个未知的常量,X是随机变量, theta是个随机变量,X是随机变量 MLE最大似然估计 MAE最大后验概率 统计机器学习,优化问题 1)建立模型.概率 2)定义损失函数 ...
随机推荐
- Android 本地tomcat服务器接收处理手机上传的数据之环境搭建
上一篇:Android 使用tomcat搭建HTTP文件下载服务器 本篇文章 环境:win7 + jdk1.7 + tomcat v8.0.53 工具: 1.Eclipse Eclips ...
- android studio 引用远程仓库下载慢(JCenter下载慢)的办法
https://blog.csdn.net/linglingchenchen/article/details/62236723 解决android studio引用远程仓库下载慢(JCenter下载慢 ...
- Spark学习笔记--Linux安装Spark集群详解
本文主要讲解如何在Linux环境下安装Spark集群,安装之前我们需要Linux已经安装了JDK和Scala,因为Spark集群依赖这些.下面就如何安装Spark进行讲解说明. 一.安装环境 操作系统 ...
- JVM常用工具使用之jmap
一.参考链接 https://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7753847.html 二.个人的总结 一般我习惯使用 jmap -dump:live,format= ...
- 内网渗透中的NTLM-Hash Relay
基础知识 NTLN和Net-NTLM 1.NTLM(V1/V2)的hash是存放在安全账户管理(SAM)数据库以及域控的NTDS.dit数据库中,获取该Hash值可以直接进行PtH攻击,我博客中前文也 ...
- 使用Btrace来动态监控方法的参数和返回值
btrace简介: btrace是一种动态跟踪分析一个运行中的Java应用程序的工具,它基于java的探针技术动态地向目标应用程序的字节码注入追踪代码(字节码追踪),这些追踪字节码追踪代码使用Java ...
- linux编码问题小节
今天又碰到了难缠的python编码问题,首先主要还是linux操作系统中的编码问题. 无论怎么样,我都没办法在linux的vim中利用中文输入法打出中文? vim中的set encoding,set ...
- PHP服务器访问优化
常规的优化措施: 磁盘写入,网络安全,证书加密,CPU,内存,DNS解析,数据库优化,页面gzip压缩 PHP gzip压缩打开: 打开php目录下的php.ini文件,找到zlib.output_c ...
- iOS多线程编程技术之NSThread、Cocoa NSOperation、GCD
原文出处: 容芳志的博客 简介iOS有三种多线程编程的技术,分别是:(一)NSThread(二)Cocoa NSOperation(三)GCD(全称:Grand Central Dispatch) 这 ...
- HTML中块级元素与内联元素有什么区别 ?
块级元素:默认宽度是100%(继承自父元素),如果块对象没有采用“float:left”或“float:right;”的样式,相邻的两个块对象就会分排在不同的两行上.例如,div, p, h1, fo ...

