【概率图模型】

知识追踪模型——教育大数据挖掘

现有的知识追踪模型大致可以分为3类：基于概率图模型的知识追踪BKT贝叶斯知识追踪(BKT)是最流行的知识追踪模型。
卖女孩的小火柴biu·2022-12-30 09:39

双向循环神经网络(隐马尔可夫模型)

双向循环神经网络与概率图模型中的“前向-后向”算法具有相似性。双向循环神经网络主要用于序列编码和给定双向上下文的观测估计。由于梯度链更长，因此双向循环神经网络的训练代价非常高。
流萤数点·2022-12-30 08:38

概率图模型

一概率图分类对于概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel，PGM）：1.如果随机变量是离散的，可以分为贝叶斯网络（BayesianNetwork）（有向图）和马尔科夫网络（MarkovNetwork
生信研究猿·2022-12-30 00:01

【论文阅读】Quantum Approximate Optimization Algorithm for Bayesian network structure learning

Introduction贝叶斯网络（Bayesiannetworks）一种概率图模型，表达一组随机变量的联合概率分布。
u小鬼·2022-12-28 15:24

概率图模型--马尔可夫随机场

概率图模型–马尔可夫随机场–潘登同学的MachineLearning笔记文章目录概率图模型--马尔可夫随机场--潘登同学的MachineLearning笔记由贝叶斯网络过渡到马尔可夫链简单回顾贝叶斯网络由
PD我是你的真爱粉·2022-12-28 12:25

概率图模型之马尔可夫随机场

马尔可夫随机场（MRF）是典型的马尔可夫网，不同于隐马尔可夫模型，MRF是一种无向图模型。图中每个结点表示一个或一组变量，结点之间的边表示两个变量的依赖关系。MRF有一组势函数，也可称为“因子”，这是定义在变量子集上的非负实函数，主要用于定义概率分布函数。标题马尔可夫随机场如上图所示，这就是一个简单的马尔可夫随机场。对于图中结点的一个子集，若其中任意两点都有边连接，则称该结点子集为“团”。若在一个
易-·2022-12-28 12:24

机器学习中的数学：概率图与随机过程

概率图模型导论1.概率图的最基本含义概率图，从字面上理解就是“概率”+“图”，“概率”指的就是概率模型，在前面的博客里，我们介绍了一些非常基础的概率模型，我们发现把概率引入到机器学习的世界里是一件非常自然的事情
Zain Lau·2022-12-27 12:22

机器学习中用到的概率知识_机器学习必备的概率图与随机过程

在机器学习算法的修炼道路中，概率图模型和随机过程对很多同学而言是一个巨大的拦路虎。很多同学会有这样一种感觉：这里面所涉及的模型概念可是真多啊！
jacksonyxu·2022-12-27 12:21

机器学习基础（七）：概率图模型（HMM、MRF、CRF、话题模型、推断方法）

7、概率图模型概率模型probabilisticmodel：提供一种描述框架，将学习任务归结于计算变量的概率分布，核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布→①生成式generative模型：考虑联合分布
ling零零零·2022-12-26 22:18

条件随机场（conditional random field，CRF）模型初探

转载原链接：https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/8655354.html阅读目录(Content)1.条件随机场，一种特殊的概率图模型结构0x1：概率无向图模型1.
木木KO·2022-12-26 22:43

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法28：CRF条件随机场

作为概率图模型的经典代表之一，CRF理解起来并不容易。究其缘由，还是在于CRF模型过于抽象，大量的概率公式放在一起时常让人犯晕。还有就是即使理解了公式，很多朋友也迷惑CRF具体用在什么地方。
风度78·2022-12-26 22:09

机器学习之概率图模型

文章目录0.背景介绍1.隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）1.1.HMM的数学定义1.2.HMM的实际应用问题描述1.2.1.观测序列概率计算问题1.2.1.1.直接暴力计算法1.2.1.2.基于动态规划的前向算法1.2.1.3.《统计学习方法》例10.2python代码1.2.2.状态序列预测问题算法1.2.2.1.直接暴力计算法1.2.2.2.Viterbi算法1.3
lankuohsing·2022-12-26 22:05

深入理解机器学习——概率图模型（Probabilistic Graphical Model）：条件随机场（Conditional Random Field，CRF）

分类目录：《深入理解机器学习》总目录条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）是一种判别式无向图模型，在《概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel）：隐马尔可夫模型
von Neumann·2022-12-26 22:02

机器学习-概率图模型：最大熵马尔可夫模型（MEMM）【解决序列问题】【前提假设：隐层状态序列符合马尔可夫性】【HMM--去除“观测状态相互独立”假设--＞MEMM】【判别式模型】

在隐马尔可夫模型中，假设隐状态（即序列标注问题中的标注）xix_ixi的状态满足马尔可夫过程。但是实际上，在序列标注问题中，隐状态（标注）不仅和单个观测状态相关，还和观察序列的长度、上下文等信息相关。例如词性标注问题中，一个词被标注为动词还是名词，不仅与它本身以及它前一个词的标注有关，还依赖于上下文中的其他词，于是引出了最大熵马尔可夫模型（MaximumEntropyMarkovModel，MEM
u013250861·2022-12-26 07:44

VAE(变分自编码器) 详解

1解决问题VAE是变分推断（variationalinference）以及自编码器（Auto-encoder）的组合，是一种非监督的生成模型，其概率图模型和深度学习有机结合，近年来比较火热。
书剑与酒·2022-12-24 17:20

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题2,8+多选题15,16+单选题39,40】

这两道题目都与概率图模型有关，知识点可以看这篇博文：【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-概率图模型：贝叶斯网络+马尔科夫随机场考点：图概率分布计算题2第一幅图考察马尔可夫随机场的概率分布
vector<>·2022-12-22 17:20

贝叶斯网络

而每一个节点都是一个随机变量，所以这是一个概率图模型。有向无环图和贝叶斯网络是一个等价的概念，都属于概率图模型，只是有些时候除了贝叶斯网络这种有向无环图可能还有无向图模型，但它也是概率图模型，
Alphapeople·2022-12-22 15:58

贝叶斯网络简介

而每一个节点都是一个随机变量，所以这是一个概率图模型。有向无环图和贝叶斯网络是一个等价的概念，都属于概率图模型，只是有些时候除了贝叶斯网络这种有向无环图可能还有无向图模型，但它也是概率图模型，
quanzaiwoxin1·2022-12-22 15:27

计算机知识体系图谱总结

机器学习的算法总结：感知机决策树支持向量机集成学习Adaboost降维与度量学习聚类贝叶斯分类器构造条件概率：回归分析和统计分析高斯过程回归线性判别分析最近邻居法径向基函数核再生模型构造概率密度函数最大期望算法概率图模型贝叶斯网
月疯·2022-12-22 12:23

从感知机到深度学习发展史

Blessy_Zhuhttps://blog.csdn.net/weixin_42555080一从机器学习到深度学习我们知道，MachineLearning分为两大派别：频率派和贝叶斯派；前者逐渐发展为统计学习，后者逐渐发展为概率图模型
Blessy_Zhu·2022-12-21 19:00

学习第14章 概率图模型

机器学习的核心思想就是根据已知的内容去推测未知的内容，然后在已知和未知之间建立起联系，这个联系就是机器学习中的各种模型！这和我们的经验系统很像，在第一章中的挑西瓜的例子就是我们利用经验系统来把西瓜的可观测外观信息（根蒂、花纹、声响）和未知信息（是否是好瓜）建立起联系的结果。说回本章的内容，一种建立已知信息与未知信息联系的方法是对未知信息的概率分布进行推测。概率模型（probabilisticmod
Element简·2022-12-21 12:26

模式识别与机器学习第十一章概率图模型

一、概率图模型：结构+概率条件独立：在给定Z的条件下，X,Y独立，记为X⊥Y|Z，则ｐ（ｘ，ｙ｜ｚ）＝ｐ（ｘ｜ｚ）ｐ（ｙ｜ｚ），ｐ（ｘ｜ｙ，ｚ）＝ｐ（ｘ｜ｚ），ｐ（ｙ｜ｘ，ｚ）＝ｐ（ｙ｜ｚ）用图结构表示多个随机变量之间的条件独立关系
露(^_^)·2022-12-21 12:54

概率图模型 python_概率图模型:原理与技术 PDF 扫描高清版

内容介绍概率图模型将概率论与图论相结合，是当前非常热门的一个机器学习研究方向。本书详细论述了有向图模型(又称贝叶斯网)和无向图模型(又称马尔可夫网)的表示、推理和学
weixin_39971172·2022-12-21 12:23

机器学习第14章（概率图模型）

概率图模型14.1隐马尔科夫模型机器学习最重要的任务：根据一些已观察到的证据（例如训练样本）来对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和预测。
罗辑罗辑·2022-12-21 11:48

机器学习(周志华) 参考答案 第十四章 概率图模型 14.9

机器学习(周志华西瓜书)参考答案总目录http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52064910机器学习(周志华)参考答案第十四章概率图模型http
四去六进一·2022-12-21 11:48

第十四章 概率图模型

概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一
高自期许·2022-12-21 11:47

生成模型6-重参数技巧

StochasticBackPropagation（ReparametrizationTrick）本章主要介绍的是，神经网络用函数逼近器，那么我们将想想神经网络和概率图模型之间有什么关系呢？
franztao·2022-12-21 07:24

[学习日志] 白板推导-概率图模型

这里写目录标题背景介绍随机变量的基础知识加法法则乘法法则(以上两个法则是最基础的，其他都来源于此)链式法则贝叶斯法则高维困境几种简化方式假设相互独立朴素贝叶斯分类——基于独立假设马尔可夫链HMM隐马尔可夫模型条件独立性假设图有向图-贝叶斯网络无向图-马尔可夫网络/马尔可夫随机场贝叶斯网络因子分解条件独立性D划分马尔可夫毯模型举例朴素贝叶斯分类模型高斯混合模型GMM还有一堆模型，都还没学马尔可夫随机
烫烫烫烫的若愚·2022-12-20 17:31

【机器学习】白板公式推导-1-书籍&视频

【机器学习】白板公式推导-1-介绍书籍列表频率派-统计机器学习统计学习方法-李航ESL贝叶斯派-概率图模型模式识别与机器学习（PRML）-ChristopherM.BishopMLAPP其他机器学习（西瓜书
暖焱·2022-12-20 17:01

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题3,4】-前向算法和维特比算法手算过程

目录考点：前向算法和后向算法计算题3考点：维特比算法计算题4补充题知识点可以参考博主的这篇文章：【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-概率图模型：隐马尔可夫模型（前向算法+维特比算法
vector<>·2022-12-19 20:39

【心得】| 基于百度paddlepaddle框架的图游走模型学习

，拓扑排序，关键路径等2.概率图模型，涉及图的表示，推断和学习，详细可以参考Koller的书或者公开课3.
KevinBrain·2022-12-16 16:01

隐马尔可夫模型python_机器学习中的隐马尔科夫模型（HMM）详解

在之前介绍贝叶斯网络的博文中，我们已经讨论过概率图模型(PGM)的概念了。Russell等在文献【1】中指出：“在统计学中，图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛的一类数据结构。”
weixin_39662432·2022-12-13 20:47

PGM-Explainer实验总结

PGM-Explainer建立了一个概率图模型，为GNN提供实例级解释。
熠熠晨曦_·2022-12-13 10:29

PGM-Explainer

PGM-Explainer建立了一个概率图模型，为GNN提供实例级解释。
熠熠晨曦_·2022-12-13 10:58

隐马尔可夫模型（HMM）原理

文章目录概率图模型与隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型原理隐马尔可夫模型定义两个基本假设和三个基本问题概率计算问题:P（O|λ）的计算方法直接计算方法（概念上可行，计算上不可行）前向算法后向算法一些概率值与期望的计算学习问题
一骑走烟尘·2022-12-10 14:42

CS285课程笔记（5.(1)）——从概率图角度理解强化学习（变分推断原理+VAE）

Lecture18,19(2020版)这两节课的核心内容就是如何把强化学习问题（又可以称为最优控制问题）转化为一个基于概率图模型的推断问题，这里的推断又可以进一步细分为精确推断（ExactInference
RavenRaaven·2022-12-09 17:51

人工智能算法分类

MachineLearning)和深度学习算法(DeepLearning)总的来说，在sklearn中机器学习算法大概的分类如下：纯算法类(1).回归算法(2).分类算法(3).聚类算法(4)降维算法(5)概率图模型算法
能量守恒洛·2022-12-09 17:18

机器学习笔记之受限玻尔兹曼机(五)基于含隐变量能量模型的对数似然梯度

回顾：包含配分函数的概率分布在一些基于概率图模型，特别是马尔可夫随机场(无向图)的基础上，对概率模型分布进行假
静静的喝酒·2022-12-09 14:56

深度信念网络（DBN）

它的概率图模型可以
整得咔咔响·2022-12-08 23:44

无监督学习

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11章概率图模型第
Oracle中文开发者社区·2022-12-08 16:45

DeepLab语义分割

DeepLab是结合了深度卷积神经网络DCNNs和概率图模型DenseCRFs的方法。DCNNs做语义分割时精度不够，原因是DCNNs的高级特征的平移不变性，也叫作高层次特征映射。
周月亮·2022-12-08 01:01

第8章 注意力机制与外部记忆

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11章概率图模型第
zaiziwamei·2022-12-07 10:47

第9章 无监督学习

系列文章目录第1章绪论第2章机器学习概述第3章线性模型第4章前馈神经网络第5章卷积神经网络第6章循环神经网络第7章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11章概率图模型第
zaiziwamei·2022-12-07 09:41

Theano-Deep Learning Tutorials 笔记:Restricted Boltzmann Machines

看受限波尔兹曼机一定要看的博客，详细得当场就跪下了，博客后面的参考文献也很值得一读，互相对比理解：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937有时间也得好好学学概率图模型
slim1017·2022-12-06 17:55

09.4. 双向循环神经网络

9.4.2.双向模型9.4.2.1.定义9.4.2.2.模型的计算代价及其应用9.4.3.双向循环神经网络的错误应用9.4.4.小结9.4.双向循环神经网络9.4.1.隐马尔可夫模型中的动态规划们想用概率图模型来解决这个问题
nsq1101·2022-12-05 17:39

机器学习笔记之概率图模型(十)因子图

机器学习笔记之概率图模型——因子图引言回顾：图结构相关思想因子图因子图的特点引言本节针对精确推断之变量消去法中出现的存在环结构概率图的情况，介绍因子图(FactorGraph)，其主要将带环的无向图结构转化为因子图结构
静静的喝酒·2022-12-04 17:38

概率图模型--因子图

概率图模型–因子图–潘登同学的MachineLearning笔记文章目录概率图模型--因子图--潘登同学的MachineLearning笔记简单回顾概率图模型回顾贝叶斯网络简单回顾马尔可夫随机场(MRF
PD我是你的真爱粉·2022-12-04 09:11

概率图模型：HMM（隐马）,MEMM（最大熵）,CRF（条件随机场）

1.概率图模型：HMM（隐马）,MEMM（最大熵）,CRF（条件随机场）概率：既然是一个图那么就是一个有圈有边的结构，圈代表随机向量，随机变量之间有边，边上有概率既然是模型肯定可以求解：有向图求解方式：
小杨变老杨·2022-12-03 17:06

VAE再次解读（1）

于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。
樨潮·2022-12-03 15:06

VAE理解

趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。
董际成·2022-12-03 15:35
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