概率图模型PGM 第13页

libpgm使用经验

这里的libpgm是用于概率图模型的python库，其文档地址为http://pythonhosted.org/libpgm/这里主要用libpgm进行贝叶斯网络(bayesiannetwork)的学习和推理

「已注销」·2020-07-02 04:48

深度学习 vs 概率图模型 vs 逻辑学

深度学习vs概率图模型vs逻辑学发表于2015-04-3021:55|1359次阅读|来源quantombone|0条评论|作者TomaszMalisiewicz深度学习deeplearning图模型人工智能摘要

furaoingqq·2020-07-02 00:54

概率图-精确推理-变量消除法(Variable Elimination)

一、推理问题简介推理问题是概率图模型的核心，分为精确推理和近似推理。

宁悦·2020-07-01 22:53

25 近似推断 Approximate Inference

概率图模型的三大问题分别是，表示(Representation)，学习(Learning)和推断问题(Inference)。本节侧重从深度学习的角度来看一下Inference。

AI路上的小白·2020-07-01 19:21

变分自编码器VAE：原来是这么一回事 | 附开源代码

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。于是乎照样翻了网上很多资料，无一例外发现都很含糊，主要的感觉是公式写了一大通，还是迷迷糊糊的，最后好不容易觉得看懂了，再去看看实现

PaperWeekly·2020-07-01 19:31

白板推导机器学习--绪论

1.绪论——学习资料介绍频率派——统计机器学习贝叶斯派——概率图模型参考书推荐：1.李航《统计学习方法》感K朴决逻，支提E隐条————>统计机器学习2.周志华《机器学习》西瓜书3.PRML《模式识别与机器学习

Harrytsz·2020-07-01 09:10

复旦大学邱锡鹏教授：一张图带你梳理深度学习知识脉络

Datawhale作者：邱锡鹏，复旦大学教授寄语：本文梳理了深度学习知识体系，分为机器学习、神经网络和概率图模型，同时对机器学习算法类型、深度学习原理框架等进行了梳理，帮助大家更好地学习和入手深度学习。

Datawhale·2020-07-01 08:26

详解概率图模型——概述

详解概率图模型——概述详解概率图模型——概述概率图概览有向图vs.无向图有向图无向图判别式（discriminative）模型and生成式(generative)模型前言两个模型的范例判别式模型生成式模型对比优缺点详解概率图模型

Avery123123·2020-07-01 08:23

PGM --- 朋友啊！

https://www.zhihu.com/question/23255632概率图模型（PGM）有必要系统地学习一下吗？最近学习机器学习方面的理论知识，然后看到很多论文里会用到概率图模型。

fpxBGDBN·2020-07-01 03:49

《深度学习》第六章学习深度前馈网络（Deep Feedforward Networks）（待完善）

集成化、层次化(神经网络)神经网络中几个较为著名的代表：1.MLP（多层感知机）2.Autoenconder3.CNN、RNN以上三种统称为Deepneuralnetwork（深度神经网络）二.贝叶斯派（PGM

智商25的憨憨·2020-07-01 02:18

人工智能（NLP）常用算法总结（面试准备）

article/details/82182462的分享，补充整理了一些内容，今后会更新内容和知识点一、人工智能学习算法分类1.纯算法类2.建模方面二、详细算法1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.概率图模型算法

kuaileyichu·2020-06-30 16:49

参数估计方法和非参数估计方法

这类语言模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型，然后利用观察到的语料数据对模型参数做估计。有了语言模型和相应的模型参数，我们可以有很多重要的应用，比如文本特征降维、文本主题分析等等。

简单点1024·2020-06-30 13:23

文本语言模型的参数估计-最大似然估计、MAP及贝叶斯估计

这类语言模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型，然后利用观察到的语料数据对模型参数做估计。有了语言模型和相应的模型参数，我们可以有很多重要的应用，比如文本特征降维、文本主题分析等等。

LarryNLPIR·2020-06-30 05:59

Stanford概率图模型（Probabilistic Graphical Model）— 第二讲 Template Models and Structured CPDs

概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel）系列来自Stanford公开课ProbabilisticGraphicalModel中DaphneKoller老师的讲解。

LarryNLPIR·2020-06-30 05:59

斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义二、概率复习

二、概率复习原文：Probabilityreview译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译我们在这里复习概率的概念，所有复习材料都来自CS229概率讲义。1.概率的基本元素为了定义集合上的概率，我们需要一些基本元素，样本空间Ω：随机实验所有结果的集合。在这里，每个结果ω∈Ω可以看作实验结束时真实世界状态的完整描述。事件集合（或事件空间）F：一个集合，其元素A∈F（称为事件）是

布客飞龙·2020-06-29 19:44

统计自然语言处理——概率图模型（1）

概述概率图模型（probabilisticgraphicalmodels）在概率模型的基础上，使用了基于图的方法来表示概率分布（或者概率密度、密度函数），是一种通用化的不确定性知识表示和处理方法。

「已注销」·2020-06-29 18:23

记一次蚂蚁金服算法实习电话面试

在图像预处理中使用了高通滤波器，帮助整个网络更快收敛下图是高通滤波器下图是低通滤波器YeNet引入一个概率图模型，进行先验特征计算，最后用elementwise的方式加到第一个卷积层后的特征图，继续后续的卷积操作

MarDino·2020-06-29 12:52

变分自编码器（一）：原来是这么一回事

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。

weixin_42715369·2020-06-29 06:07

ml课程：概率图模型—贝叶斯网络、隐马尔可夫模型相关（含代码实现）

本文主要介绍机器学习中的一个分支——概率图模型、相关基础概念以及朴素贝叶斯、隐马尔可夫算法，最后还有相关代码案例。

张楚岚·2020-06-29 05:24

喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:15

贝叶斯网络，看完这篇我终于理解了(附代码)！

文章目录1.对概率图模型的理解2.细数贝叶斯网络2.1频率派观点2.2贝叶斯学派2.3贝叶斯定理2.4贝叶斯网络2.4.1贝叶斯网络的结构形式2.4.2因子图2.5朴素贝叶斯3.基于贝叶斯的一些问题4.

mantchs·2020-06-29 01:46

人脸识别（二）——训练分类器

分为40个文件夹，即每个文件夹中包含有10张人脸照片，为pgm格式。其中s41为拍好并处理好的自己人脸图像。值得一提的是，图片为pgm格式，许多软件无法读取，但是别忘了我们的

小詹学 Python·2020-06-29 00:26

一文读懂机器学习概率图模型（附示例&学习资源）

点击有惊喜概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，数据科学家PrasoonGoyal在其博客上发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。

床上不败·2020-06-29 00:32

【总结】自然语言处理（NLP）算法：概述与分类

目录NLP界神级人物NLP知识结构1.概述2.形式语言与自动机3.语言模型4.概率图模型，生成模型与判别模型，贝叶斯网络，马尔科夫链与隐马尔科夫模型（HMM）5.马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场（CRF

黄辣鸡·2020-06-28 22:35

自己在实习僧上总结的一些自然语言处理方向的职位要求

岗位要求：1、在以下至少一个领域有一定了解：(1)统计机器学习相关方法，如深度神经网络、概率图模型，最优化方法等；(2)语义理解技术，如知识图谱、语义解析、

weixin_38104825·2020-06-28 20:36

ZeroMQ接口函数之：zmq_pgm – ØMQ 使用PGM 进行可靠的多路传输

/p/4230135.html—————————————————————————————————————ZeroMQ官方地址：http://api.zeromq.org/4-0:zmq-pgmzmq_pgm

weixin_34314962·2020-06-28 16:05

机器学习&数据挖掘笔记_24（PGM练习八：结构学习）

前言：本次实验包含了2部分：贝叶斯模型参数的学习以及贝叶斯模型结构的学习，在前面的博文PGM练习七：CRF中参数的学习中我们已经知道怎样学习马尔科夫模型(CRF)的参数，那个实验采用的是优化方法，而这里贝叶斯模型参数的学习是先假定样本符合某种分布

weixin_34037977·2020-06-28 10:31

VirtualBox的源码学习

VMM重要的组件TRPM(TrapManager)PGM(PageManager)REM(RecompiledExecutionManager)EM(ExecutionManager)HWACCM(HardwareAccelerationManager

weixin_33816300·2020-06-28 05:00

概率图模型网络参数学习—含隐变量的参数估计（EM算法）

概率图模型学习问题图模型的学习可以分为两部分：一是网络结构学习，即寻找最优的网络结构。网络结构学习一般比较困难，一般是由领域专家来构建。二是网络参数估计，即已知网络结构，估计每个条件概率分布的参数。

weixin_30765577·2020-06-28 00:13

copula与概率图模型

有点值得注意的是，直到最近，概率图形模型领域的研究人员基本上没有意识到copula的多变量建模框架。当在实值测量的背景下考虑图形模型的局限性时，这种无知甚至更加困惑：虽然概率图形模型在概念上是一般性的，但实际考虑几乎总是迫使模型的局部定量部分为简单形式。实际上，当面对无法用多元高斯或其混合物很好地捕获的数据时，绝大多数工作首先将数据离散化，然后利用在离散情况下取得的令人印象深刻的进展。copula

weixin_30569033·2020-06-27 21:18

人工智能之自然语言处理（NLP）算法分类总结

沙振宇·2020-06-27 09:58

创新，有时是不经意间开放的花朵——访2013 CCF青年科学家奖获得者朱军

清华大学计算机系副教授、博士生导师，本硕博均就读于清华大学，后到美国卡耐基梅隆大学做博士后；主要研究方向为机器学习、概率图模型、贝叶斯统计及其在数据挖掘、图像处理等领域的应用；在机器学习领域的顶级会议（

52ML·2020-06-27 09:02

概率图模型之贝叶斯网络

概率图模型分为贝叶斯网络和马尔科夫网络，贝叶斯网络是有向图模型，马尔科夫网络是无向图模型（顺序演变），贝叶斯网络这一块知识我个人是学习了好多遍，看完之后虽说是明白但是却觉得很虚，我们耳熟能详的HMM、LDA

XGBoost·2020-06-27 04:41

自然语言处理（NLP）算法分类总结

闹闹的BaBa·2020-06-27 03:37

概率图模型（一）：综述

概率图模型本文参考：b站白板推导：https://www.bilibili.com/video/av70839977大佬的笔记：https://github.com/tsyw/MachineLearningNotes

穿囚服的兔子·2020-06-27 02:12

周志华《Machine Learning》学习笔记（16）--概率图模型

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

努力进行光合作用·2020-06-27 02:34

周志华《Machine Learning》学习笔记（17）--强化学习

上篇主要介绍了概率图模型，首先从生成式模型与判别式模型的定义出发，引出了概率图模型的基本概念，即利用图结构来表达变量之间的依赖关系；接着分别介绍了隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场、精确推断方法以及

努力进行光合作用·2020-06-27 02:34

变分推断(Variational Inference)-mean field

所谓推断，即是在概率图模型中计算未观测变量(变量集)的后验分布；然后根据推测出的未观测变量与观察变量一起进行参数学习。注意如果将待学习参数也当作变量，那么参数学习也类似于推断问题。

JRRG·2020-06-26 14:27

马尔科夫逻辑网络

参考：条件独立与MRF参考：置信传播参考：MarkovLogicNetworks参考：概率图模型参考：MLN+举例摘要：我们提出一个简单的方法将一阶逻辑和概率图解模型组合成一种表示形式。

记一忘三二·2020-06-26 11:38

[经典方法]：图像语义分割方法，从CRF，MRF到FCN，SegNet，DeepLab，PSPNet

1.概率图模型概率图模型一般用来作为语义分割的后端优化，主要是细化语义分割边界。

GitKid·2020-06-26 09:47

Coursera概率图模型（Probabilistic Graphical Models）第一周编程作业分析

ComputingprobabilityqueriesinaBayesiannetwork计算贝叶斯网络中的概率查询1.基础因子操作这一周的作业主要是熟悉一下基础操作。作业中因子的结构如下：phi=struct('var',[312],'card',[222],'val',ones(1,8));其中：var表示因子中变量的标签及顺序，card代表基数，描述了各变量的状态数量，val表示各变量取不同

小石学CS·2020-06-26 09:37

统计学习方法第十一章习题答案

文章目录习题11.1习题11.2习题11.3习题11.4习题11.1写出图11.3中无向图描述的概率图模型的因子分解式。

Brielleqqqqqqjie·2020-06-25 20:24

Graph Neural Network（GraphSAGE，GAT）

概率图模型。将条件概率表达为图结构，如马尔可夫链，条件随机场。图神经网络。结合深度学习，如博主已经整理过的GraphEmbedding，GraphLSTM/CNN等结合。

上杉翔二·2020-06-25 16:07

【2】OpenCV入门-读取、显示、存储一幅图像

加载图片的方式备注：imread支持的文件类型：Windows位图：*bmp，*dibJPEG文件；*jpeg，*jpg，*jpeJPEG2000文件：*j2PNG图片：*png便携文件格式：*pbm，*pgm

角落666·2020-06-25 13:11

Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（十）：如果你只是想运行程序

下载完毕后，我们发现其中mnist文件夹下的图片都是.pgm格式。此时，我们需要运行这个文件夹下的make_data.py文件，之后将会有1000张.jpg图片被存在.

cofisher·2020-06-25 11:33

凸优化笔记(1) —— 基本概念

Master He·2020-06-25 10:35

概率图模型的学习——Probabilistic Graphical Model

一、概括对于分类问题给定：x(观测值)、y(预测值)例如：天气预测x={气温,湿度,气压,…}；y={晴天,下雨,多云,…}；生成模型（generative）判别模型（discriminative）生成模型：又叫产生式模型，主要学习样本的联合概率分布：P(x,y)=P(y|x)*P(x);生成模型在学习完联合概率密度分布之后可以利用贝叶斯方法求出P(y|x),然后再分类；和判别模型的区别是得到P(

三井_pan·2020-06-25 04:54

基于PCA和SVM的人脸识别

repositoriesqq：1344184686本文所用的是ORL人脸库，由英国剑桥实验室拍摄，共有40人，每人不同角度不同表情拍摄了10张，所以共有400个样本数据，图片尺寸为112*92，格式为pgm

东城青年·2020-06-25 02:48

从零学习Belief Propagation算法（一）

本系列文章将包含以下内容：必备的概率论基础从概率论到概率图模型Bayes网络Markov随机场因子图FactorGraphBeliefPropagation算法1.明确我们的目的地我们要学习的算法

icaoys·2020-06-25 01:07

OpenCV3 计算机视觉 Python语言实现 7.2 汽车检测

placeholderpathdatapath=r"G:\Python_work\face_detect\CarData\TrainImages"defpath(cls,i):return"%s/%s%d.pgm

qq_20156437·2020-06-25 00:06

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