chapter14概率图模型14.1隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务，是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）进行估计和推测，概率模型提供了一种描述框架，将学习任务归结于计算变量的概率分布

可以点击下面链接跳转条件随机场（CRF）——2CRF、HMM、LR的比较条件随机场（CRF）——3命名实体识别（NER）文章目录1概率无向图模型1.1概率图模型1.2三种马尔科夫性质1.3概率无向图模型

前言关键组件数据模型目标函数优化算法各种机器学习问题监督学习回归分类标记问题搜索推荐系统序列学习标记和解析自动语音识别文本到语音机器翻译无监督学习聚类（clustering）问题主成分分析（principalcomponentanalysis）问题因果关系（causality）和概率图模型

所有的图像是以PGM格式存储，灰度图，图像大小宽度为92，高度为112。对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情(睁眼/闭眼，微笑/不微笑)和面部细节(戴眼镜/

1.原理具体例子我们通过判定花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度的尺寸大小来识别鸢尾花的类别。关于数据集，是通过sklean加载而来，这次只采用前一百个数据进行训练，使得花的类别只有0和1两个类别，因此我们这次目标是通过花的四个特征来判断类别是0还是1。fromsklearn.datasetsimportload_irisdefcreate_data():  iris=load_iris()  

概率图模型：概率图，概率和图的相结合，那么它构建了一副什么样的图呢？用观测点表示观测到的数据，隐含点表示潜在的知识，用边来描述知识和数据之间的相互关系，最后基于一个这样的关系图，获得一个概率分布。

一、概述隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，HMM是解决序列（时间序列、状态序列）问题的模型。在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思

概率图模型（probabilisticgraphicalmodel,简称PGM）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个或一组随机变量，结点之间的边表示变量间的概率相关关系

目录15.1基本概念概率模型生成模型与判别模型概率图模型马尔可夫链，马尔可夫随机场和CRF15.2数学中的HMMHMM的两个基本假设15.3HMM的三个基本问题概率计算问题预测问题学习问题15.4HMM3

11.1图11.3中最大团是{Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3Y1,Y2,Y3},{Y2,Y3,Y4Y_2,Y_3,Y_4Y2,Y3,Y4}根据Hammersley-Clifford定理可知概率图模型可分解为

CRF本文用来记录学习过程，自己也是一个初学者，如果有什么问题还请指出.概率图模型概率图模型可以分为有向图和无向图，其中无向图是联合概率的生成图模型，常见的比如马尔科夫网络。

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

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

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

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

机器学习笔记之隐马尔可夫模型——背景介绍引言回顾：动态概率图模型隐马尔可夫模型场景介绍隐马尔可夫模型的特殊性质齐次马尔可夫假设观测独立性假设隐马尔可夫模型需要解决的任务引言上一节对整个概率模型的划分进行了阶段性介绍

概率模型与概率图模型概率模型概率模型（probabilisticmodel）提供了一种描述框架，将学习任务归结于计算变量的概率分布。

需要进一步了解推导细节可继续往后看2、文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号【AI机器学习与知识图谱】后回复：概率图模型第三讲，可添加微信号【

http://mp.weixin.qq.com/s/e3c06On19arU2R5nPahm7whttps://wenku.baidu.com/view/4ea8d6f877eeaeaad1f34693daef5ef7ba0d12d1.html017年10月26日，科学期刊《Science》上刊发了知名人工智能创业公司Vicarious的一项最新研究[1]—“Agenerativevisionmo

本博客中概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel）系列笔记以Stanford教授DaphneKoller的公开课ProbabilisticGraphicalModel为主线，结合资料

本博客中概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel）系列笔记以Stanford教授DaphneKoller的公开课ProbabilisticGraphicalModel为主线，结合资料

本博客中PGM系列笔记以Stanford教授DaphneKoller的公开课ProbabilisticGraphicalModel为主线，并参阅Koller著作及其翻译版对笔记加以补充。

03图模型推理算法这节了解一下概率图模型的推理算法（Inferencealgorithm），也就是如何求边缘概率（marginalizationprobability）。

什么是概率图模型文章目录概率模型概率模型的难点用图描述概率课程概览表示推理学习概率图模型是机器学习的一个分支，重点研究如何利用概率分布描述真实世界并对其做出有价值的预测。学习概率模型有很多理由。

Cartographer源码阅读2D&3D-PGM生成及地图发布pgm生成cartographer提供了pbstream转pgm的service，当然，也可以改写相关函数，直接从cartographer

Pbstream读写参考链接:https://blog.csdn.net/yeluohanchan/article/details/108887682.PGM生成及地图发布pgm生成参考链接:https

一、概率图模型的特点及优势概率图模型提供了一个描述框架,使我们能够将不同领域的知识抽象为概率模型,将各种应用中的问题都归结为计算概率模型里某些变量的概率分布,从而将知识表示和推理分离开来.模型的设计主要关心如何根据领域知识设计出反映问题本质的概率模型

记录第一遍没看懂的记录觉得有用的其他章节：第一章第三章第五章第六章第七章第八章第九章第十章十一章十二章十三章十四章十五章十六章隐马尔可夫模型概率图模型可大致分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系

上篇主要介绍了半监督学习，首先从如何利用未标记样本所蕴含的分布信息出发，引入了半监督学习的基本概念，即训练数据同时包含有标记样本和未标记样本的学习方法；接着分别介绍了几种常见的半监督学习方法：生成式方法基于对数据分布的假设，利用未标记样本隐含的分布信息，使得对模型参数的估计更加准确；TSVM给未标记样本赋予伪标记，并通过不断调整易出错样本的标记得到最终输出；基于分歧的方法结合了集成学习的思想，通过

文章目录参考资料1.基本概念2.隐马尔可夫模型（HMM）2.1隐马尔可夫三大问题1.第一个问题解法2.第二个问题解法3.第三个问题解法3.马尔可夫随机场（MRF）3.1MRF性质3.2势函数4.条件随机场（CRF）5.学习与推断5.1变量消去5.2信念传播6.LDA话题模型7.后记7.1EM算法、HMM、CRF的比较参考资料Machine-learning-learning-notesLeeML-

本篇将讨论一种基于图的学习算法–概率图模型。有两个我觉得特别好的视频资源，都在B站上有。一个是悉尼大学徐亦达教授的EM算法讲解，讲的真的十分基础透彻。

p=46笔记地址：https://www.yuque.com/books/share/f4031f65-70c1-4909-ba01-c47c31398466/bchg42P46概率图模型1-背景介绍本节内容

其他变量集合为R,生成式模型考虑联合分布P(Y,R,O),判别式模型考虑条件分布P(Y,R|O)，给定一组观测变量值，推断就是要由P(Y,R,O)或者P(Y,R|O)得到条件概率分布P(Y,O).1.2.概率图模型大致分为两类

机器学习笔记之概率图模型——推断的基本介绍引言回顾：贝叶斯学派与推断推断的系统介绍场景构建推断的任务推断方法介绍回顾：隐马尔可夫模型中的推断问题引言前面部分分别介绍了贝叶斯网络(BayessianNetwork

14.概率图模型14.1隐马尔可夫模型1、概率模型机器学习是根据一些已观察到的证据（如训练样本）来对感兴趣的未知变量（如类别标记）进行估计和预测。

转自：http://blog.csdn.net/u011826404/article/details/75090562上篇主要介绍了半监督学习，首先从如何利用未标记样本所蕴含的分布信息出发，引入了半监督学习的基本概念，即训练数据同时包含有标记样本和未标记样本的学习方法；接着分别介绍了几种常见的半监督学习方法：生成式方法基于对数据分布的假设，利用未标记样本隐含的分布信息，使得对模型参数的估计更加准确

概率图模型（probabilisticmodel）（变量关系图）：是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。一个结点：表示一个或一组随机变量。边：表示变量间的概率相关关系。

关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter14文章目录1隐马尔可夫模型2马尔可夫随机场3条件随机场4学习与推断5近似推断6话题模型1隐马尔可夫模型概率图模型（probabilisticgraphicalmodel

机器学习笔记之概率图模型——精确推断之变量消去法引言回顾：推断的具体任务变量消去法基于有向图的变量消去法基于无向图的变量消去法变量消去法的弊端关于复杂贝叶斯网络变量消去法的遗留问题引言上一节介绍了推断的本质以及推断的具体方法

RNN门控循环单元六、支持向量机七、贝叶斯分类器八、集成学习XGBoostLightGBM九、聚类十、降维与度量学习kNN补充——近邻的距离度量十一、特征选择与稀疏学习十二、计算学习十三、半监督学习十四、概率图模型十五

#西瓜书笔记文章目录模型评估和选择线性模型决策树神经网络支持向量机贝叶斯分类集成学习聚类性能度量与距离计算原型聚类密度聚类层次聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习半监督学习的方法概率图模型规则学习强化学习误差函数卷积池化后的图像大小计算集成学习评估特征的重要性

训练目标不一致问题15.5.3计算效率问题15.6序列到序列模型15.6.1基于循环神经网络的序列到序列模型15.6.2基于注意力的序列到序列模型15.6.3基于自注意力的序列到序列模型  序列数据一般可以通过概率图模型来建模序列中不同变量之间

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！

无监督学习定义：只从无标签的数据中学习出一些有用的模式典型的无监督学习：深度学习中只考虑前两个问题即可无监督特征学习：主成分分析（PrincipalComponentAnalysisPCA）一种最常用的数据降维方法，使得在转换后的空间中数据的方差最大(线性)编码给定一组基向量A=[a_1,.....,a_m]将输入样本x表示为这些基向量的线性组合完备性和稀疏编码：过完备基向量是指：基向量个数远远大

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册概率图模型隐马尔可夫模型(HMM）HMM评估问题HMM解码问题HMM学习问题马尔可夫随机场（MRF）条件随机场（CRF）学习与推断变量消去信念传播

绪论模型评估与选择（1）模型评估与选择（2）模型评估与选择（3）线性模型（1）线性回归决策树神经网络支持向量机贝叶斯分类集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型规则学习强化学习模型评估与选择

4月9日，罗格斯大学计算机科学系助理教授王灏，在AITIME青年科学家——AI2000学者专场论坛上，分享了一种基于贝叶斯的概率框架，能够统一深度学习和概率图模型，以及统一AI感知和推理任

概率图模型有三大任务：表征（representatino），推断（Inference）

Goto:opencv3404.Goto：pytorch官网5.Goto:yolov56.Goto：tensorRT官网7.安装pycuda8.测试TensorRT实例1).配置VS20192).下载pgm

从知识图谱到概率图模型，从蛋白质相互作用网络到社交网络，从基本的逻辑线路到巨大的Internet，图与网络无处不在。然而传统的机器学习方法很难处理图网络信息，这种缺陷大