【概率图模型 · 概率论基础 | 讲的非常好的 KL 散度博客】的更多相关文章

Stanford概率图模型： 第一讲 有向图-贝叶斯网络

原文链接(系列):http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8067261 概率图模型(Probabilistic Graphical Model)系列来自Stanford公开课Probabilistic Graphical Model中Daphne Koller 老师的讲解.(https://class.coursera.org/pgm-2012-002/class/index) 主要内容包括(转载请注明原始出处http://blog.csdn…

python基础[18]——使用django创建一个简易的博客网站

一.页面实现 index.html base.html post.html header.html footer.html <!-- index.html--> {% extends 'base.html' %} <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>个人博客</title> </head> <body>…

【基础篇】hexo博客搭建教程

[基础篇]搭建hexo博客(一) 作者:Huanhao bilibili:Mrhuanhao 前言 你是否想拥有属于自己的博客?你是否无奈与自己不会写网站而烦恼? 不要担心,本系列教程将会实现你白嫖的愿望,连服务器都不需要买,就算没有任何编程基础也可以学会的搭建博客教程 下面来看看这些好看的个人博客: http://fech.in/ https://xaoxuu.com/ https://nexmoe.com/ https://sakura.hojun.cn/ 以上的博客你是否都心动了呢?我想说…

ANN：ML方法与概率图模型

一.ML方法分类:          产生式模型和判别式模型 假定输入x,类别标签y         -  产生式模型(生成模型)估计联合概率P(x,y),因可以根据联合概率来生成样本:HMMs         - 判别式模型(判别模型)估计条件概率P(y|x),因为没有x的知识,无法生成样本,只能判断分类:SVMs,CRF,MEM 一个举例:   (1,0), (1,0), (2,0), (2, 1) 产生式模型: p(x,y): P(1, 0) = 1/2, P(1, 1) = 0 , P(…

PGM：概率论基础知识

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52459847 概率图模型PGM:概率论基础知识 独立性与条件独立性 独立性 条件独立性 也就是表示给定 c 的条件下 a 与 b 条件独立,等价于公式p(a | b, c) = p(a | c) 随机变量的独立性 等价于 条件独立性的性质 这里是前面的独立性可以导出后面的独立性,而不是等价于后面的独立性. 条件独立的证明 如分解性质可以通过积分w证明:其实画个概率图来更容易分析了. 独立性性质的利用…

概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总…

概率图模型（PGM）：贝叶斯网（Bayesian network）初探

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,我对世界永远保持开放的态度. 1763年,民间科学家Thomas Bayes发表了一篇名为<An essay towards solving a problem in the doctrine of chances>的论文, 这篇论文发表后,在当时并未产生多少影响,但是在20…

机器学习 —— 概率图模型（Homework: Exact Inference）

在前三周的作业中,我构造了概率图模型并调用第三方的求解器对器进行了求解,最终获得了每个随机变量的分布(有向图),最大后验分布(双向图).本周作业的主要内容就是自行编写概率图模型的求解器.实际上,从根本上来说求解器并不是必要的.其作用只是求取边缘分布或者MAP,在得到联合CPD后,寻找联合CPD的最大值即可获得MAP,对每个变量进行边缘分布求取即可获得边缘分布.但是,这种简单粗暴的方法效率极其低下,对于MAP求取而言,每次得到新的evidance时都要重新搜索CPD,对于单个变量分布而言,更是对每…

机器学习 —— 概率图模型（Homework: StructuredCPD）

Week2的作业主要是关于概率图模型的构造,主要任务可以分为两个部分:1.构造CPD;2.构造Graph.对于有向图而言,在获得单个节点的CPD之后就可依据图对Combine CPD进行构造.在获得Combine CPD之后则可利用变量的观测来进行问答.此周作业的大背景是对基因型与表现型之间的关系进行探索.在已知表现性的情况下对基因型以及下一代的基因进行推测.这是一个很有实际意义的有向图网络. 1.CPD构造 1.1.基因型与表现型的关系——确定 在孟德尔遗传假说基础上,对双碱基配对的基因推测表…

机器学习 —— 概率图模型（Homework: Factors）

Talk is cheap, I show you the code 第一章的作业主要是关于PGM的因子操作.实际上,因子是整个概率图的核心.对于有向图而言,因子对应的是CPD(条件分布):对无向图而言,因子对应的是势函数.总而言之,因子是一个映射,将随机变量空间映射到实数空间.因子表现的是对变量之间关系的一种设计.每个因子都编码了一定的信息. 因子的数据结构: phi = struct('var', [3 1 2], 'card', [2 2 2], 'val', ones(1, 8)); 在…