概率图模型PGM 第8页

机器学习概览

2.KNN3.决策树4.SVM四、集成1.bagging2.随机森林3.Boosting4.AdaBoost四、聚类1.K-means2.层次聚类五、降维1.主成分分析（PCA）2.非线性降维方法五、概率图模型

马老师teacherma·2021-02-23 12:08

条件随机场（CRF）原理小结（1）

条件随机场（CRF）原理小结（1）1.CRF学习方法简要概括2.相关概念2.1概率图模型2.1.1有向概率图模型（贝叶斯网）2.1.2无向概率图模型（马尔科夫网）2.1.3有向图、无向图模型比较2.2生成式模型

咕叽咕叽小菜鸟·2021-02-10 16:49

Eigenface(PCA)人脸识别实验

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

小笼包成精了·2021-02-01 21:54

3D图像重建中的颜色预测误差研究

课题研究内容1.33D重建国内外研究现状1.4深度学习算法研究现状1.4.1应用于自然语言处理1.4.2提取立体图像视觉特征1.4.3图像颜色特征提取现状研究1.4.4深度学习模式1.4论文章节安排2概率图模型与深度学习基本原理

Ancientear·2021-01-12 19:29

机器学习-白板推导系列笔记（二十四）-直面配分函数

-白板推导系列笔记直面配分函数-对应花书第十八章动机：Learning问题、evaluation问题一、对数似然梯度x∈Rp,{0,1}px\in\R^p,\{0,1\}^px∈Rp,{0,1}p许多概率图模型

时间以北_SCU·2021-01-05 20:18

机器学习-白板推导系列笔记（九）-概率图模型

此文章主要是结合哔站shuhuai008大佬的白板推导视频：概率图模型_297min全部笔记的汇总贴：机器学习-白板推导系列笔记PS：本次课程所提及的内容，在后面的章节都有讲解，可以先跳过，然后在看完粒子滤波这一章的时候进行回顾复习

时间以北_SCU·2020-12-25 11:54

机器学习-白板推导系列笔记（十六）-粒子滤波

此文章主要是结合哔站shuhuai008大佬的白板推导视频：粒子滤波_98min全部笔记的汇总贴：机器学习-白板推导系列笔记一、背景介绍动态模型是在概率图模型中加入一个时间序列的标记，样本之间不再是独立同分布

及时行樂_·2020-12-24 23:21

机器学习-白板推导系列笔记（汇总27/35）

数学基础白板推导系列笔记（三）-线性回归白板推导系列笔记（四）-线性分类白板推导系列笔记（五）-降维白板推导系列笔记（六）-支持向量机白板推导系列笔记（七）-核方法白板推导系列笔记（八）-指数族分布白板推导系列笔记（九）-概率图模型白板推导系列笔记

时间以北_SCU·2020-12-24 17:18

笔记分享｜机器学习·概率图模型

笔记内容：绪论：频率模型vs贝叶斯模型一、概率图模型✔️二、贝叶斯网络✔️三、马尔可夫随机场四、推断五、变分推断（系列十二）✔️六、MCMC（系列十三）✔️七、LDA（徐亦达机器学习：VIforLDA）

J.M_·2020-12-04 23:17

如何产生高斯带限白噪声数据_讲座总结 | 概率图模型在fMRI数据分析中的应用...

华人心理学与脑科学线上会议中，介绍了incorporatingstructuredassumptionswithprobabilisticgraphicalmodelsinfMRIdataanalysis文章里概率图模型在

weixin_39586235·2020-11-23 13:48

Flow-code——将flo光流文件转换为png图片

参考博客：.flo光流文件转换为png图片-Dorwin666的博客-CSDN博客备注：该程序只支持将光流文件转换为png,pgm/ppm，其他图片格式不支持。

EthynylRadical·2020-11-12 20:25

浅谈HMM在DNA序列分析中的运用

HMM简介HMM是一种概率图模型image.png即有马尔可夫链这个随机过程,在马尔科夫链对应状态点上,又有相应的观测点,状态点之间转移满足马尔可夫链的转移矩阵,状态点与观测点之间的传递通过发射矩阵例子假设说我有多条序列

小潤澤·2020-10-21 21:02

matlab常用小技巧——2

matlab读取文件1、批量读取某一文件夹【train】下的有命名规律【1.pgm，2.pgm】的文件fori=1:ma=imread(strcat('D:\facedata\train\',num2str

BruderLung·2020-10-08 14:06

《机器学习》（西瓜书）读书笔记（零）

一些经典而常用的机器学习方法第4章决策树第5章神经网络第6章支持向量机第7章贝叶斯分类器第8章集成学习第9章聚类第10章降维与度量学习3.一些进阶知识第11章特征选择与稀疏学习第12章计算学习理论第13章半监督学习第14章概率图模型第

吃饱睡好长高高·2020-10-08 11:41

NLP面试题汇总1（吐血整理）

概率模型：决策树、bayes、HMM、CRF、概率潜在语义分析、潜在狄利克雷分析lda、高斯混合模型（一定可以表示为联合概率分布的形式，）概率模型的代表是概率图模型，即联合概率分布由

一种tang两种味·2020-10-08 09:11

李航老师《统计学习方法》第二版第十一章课后习题答案

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。解：根据最大团的定义可知，该最大团共有两个最大团，李航老师的书上也指了出来。

六七～·2020-10-05 16:23

【系列一】频率派v.s.贝叶斯派

zwszws111·2020-09-17 04:07

python tkinter 图片插入问题

通过tkinter.PhotoImage插入GIF,PGM/PPM格式的图片。

勤奋的小乌贼·2020-09-16 21:24

ICETOOL学习笔记

/*PGM=ICE

toughhou·2020-09-16 08:12

数据结构-栈的使用之行编辑程序

比如用户输入了gosd##od实际有效字符是good，当用户输入了pgm@progre#am实际有效的是program。思路分析将一行的字符依次读入栈中，遇到#取出栈顶数据，若遇到@则清空栈。

大扑棱蛾子·2020-09-16 05:48

超详细 | 贝叶斯网络基础——有图有真相

这是本系列的第二篇《概率基础Ⅱ》，虽说是概率基础，但作为过渡，它开始以图为载体这节的主要内容有：贝叶斯网络三种结构D-划分贝叶斯球马尔科夫毯应用例子总结让我们开始吧:3贝叶斯网络概率图模型可笼统分为两类

温稳稳不稳·2020-09-16 03:29

贝叶斯网络

贝叶斯网络(BayesianNetwork)，又称有向无环图模型(directedacyclicgraphicalmodel,DAG)，是一种概率图模型，根据概率图的拓扑结构，考察一组随机变量{X1,X2

dianhuo3832·2020-09-16 02:24

详解python tkinter 图片插入问题

通过tkinter.PhotoImage插入GIF,PGM/PPM格式的图片。

·2020-09-15 17:30

Image Observer

Observer的开发从2000年一直持续到现在(VC6-VC11),汇集了比较丰富的功能：图像格式的支持(最后采用GDI+)，也支持pgm,ppm格式；鼠标移动时象素颜色的跟踪显示；图像滤波：Gauss

xlh9718·2020-09-15 06:55

概率图模型-判别式模型与生成式模型的区别

判别式模型判别式模型的根据训练数据构建条件概率分布：p（y|x），其中y是标签集，x是输入数据。根据条件概率分布，当给定样本分布，即可得出的值。生成式模型生成式模型：根据训练数据构建联合概率分布：p(x,y)，其中y是标签集，x是输入数据。根据联合概率分布p(x,y)，当给定样本分布时，根据公式得到的值。遗留问题不论是训练得到p(y|x)，还是p(x,y)，这两个都可以根据p(x)进行转化得到，且

lushilun·2020-09-15 05:50

基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发

，拓扑排序，关键路径等；概率图模型：

zenRRan·2020-09-15 00:43

python读取和显示图片的两种方法：matplotlib 和 PIL

matplotlib中函数读取图像或者显示图像的数据类型为nint8.PGM图像为灰度图，单通道。参考：添加链接描述Python-PIL图像处理基本操作：添加链接描述先拼凑一下，暂时没有思考…

tyl15827311279·2020-09-14 23:12

EM算法的九层境界：Hinton和Jordan理解的EM算法

当Bayes网络发展到高级阶段，概率图模型使得计算成为问题，由此开启了VariationalBayes领域。在“变の贝叶斯”里面，我们解释了研究VariationalBayes，有3拨人。

weixin_34247155·2020-09-14 21:15

概率图模型中精确和近似推理算法

1graphwillbeatree.Thisisanimportantdistinction,asmessagepassingalgorithmsareusuallyexactfortrees,butonlyapproximateforgraphswithcycles.2Apopularmessagepassingalgorithmisthesum-productalgorithm,whichef

乔家大院·2020-09-14 07:28

隐马尔科夫模型知识点记录

概念隐马尔科夫模型英文名称为HiddenMarkovModel（HMM），其本质上是一个概率图模型，而概率图模型是一个大家族，先扔一个结构图：动态贝叶斯网络主要用于处理随时间变化的动态系统中的推断和预测问题

Alexbyy·2020-09-13 15:20

PLSA详解推导

PLSA的概率图模型如下其中D代表文档，Z代表隐含类别或者主题，W为观察到的单词，表示单词出现在文档的概率，表示文档中出现主题下的单词的概率，给定主题出现单词的概率。

看星星灰·2020-09-13 11:17

Algorithm之PGM之BNet：贝叶斯网络BNet的相关论文、过程原理、关键步骤等相关配图

Algorithm之PGM之BNet：贝叶斯网络BNet的相关论文、过程原理、关键步骤等相关配图目录BNet的相关论文BNet的过程原理BNet的关键步骤BNet的相关论文更新……BNet的过程原理1、

一个处女座的程序猿·2020-09-12 20:17

Task4条件随机场CRF

Task4条件随机场CRF条件随机场概述1产生式模型和判别式模型(GenerativemodelvsDiscriminativemodel)1.1模型简介1.2模型比较1.3模型之间的关系2概率图模型(

ClFH·2020-09-12 19:23

Windows上使用zeromq实现epgm组播

1.编译zeromq,默认不启动PGM协议,编译前需要在属性中打开PGM支持,打开后需要提供openPgm的库和头文件2.服务器端代码1#include"stdafx.h"2#include"zmq.h

weixin_34110749·2020-09-12 01:45

ZMQ源码分析（七） --进程内通讯

之前两节分析了zmq的tcp通讯流程，除了tcp之外，zmq还支持许多其他的通讯模式，比如inproc，ipc，pgm，epgm，tipc等。这一节接着分析inpro，即进程内通讯。

子曰帅·2020-09-12 00:54

CUDA学习（十一）利用npp做图像处理

接下来就看一个CUDASDK里面的一个sample，\v9.1\7_CUDALibraries\cannyEdgeDetectorNPP\它原先是用来处理pgm的图片，这种格式不常见，所以就把代码简单的修改为处理

zhouzhouasishuijiao·2020-09-11 23:32

机器学习——贝叶斯网(bayesian Network)一

把某个研究系统按照设计的随机变量,感觉是否条件独立绘制在一个有向图中,这就近形成了贝叶斯网络.贝叶斯网络一个有向无环图(DirectedAcyclicGraph,DAG),是一种概率图模型,根据概率图的拓扑结构

Roswell_lou·2020-09-11 23:54

python读取pgm格式图片并显示

涉及到使用BioID_Face_Database人脸数据集，而其中图片的存储格式是.pgm，所以简单写了几句python代码来读取并显示图片进行查看，代码如下：importosfromPILimportImagedefeachFile

dongxia_dl·2020-09-11 18:36

[转] HMM与CRF

概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF一、Preface二、Prerequisite2.1概率图2.1.1概览2.1.2有向图vs.无向图2

weixin_33919950·2020-09-11 11:37

在MATLAB上实现文件格式的转换

先前在网上下载了数据集，是pgm格式，一共分为四十个文件夹，每个文件夹有十张照片.在网上找了别人写的转换代码，稍加更改，在命令行中可以输出文件夹转换结束。文件名为s1，s2……s40。

入门弟弟梦呓君·2020-09-11 09:34

pgm模型_PGM的应用以及贝叶斯和马尔可夫模型的关系和转换

pgm模型PGM的应用：(用例)(ApplicationofPGMs:(Usecases))Netflix,Amazon,facebookallusePGMrecommendwhatisbestforyou.Netflix

cumtb2009·2020-09-11 08:28

[转载搬运工]Mark概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF

概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF一、Preface二、Prerequisite2.1概率图2.1.1概览2.1.2有向图vs.无向图2.1.3马尔科夫假设&马尔科夫性2.2判别式模型vs.生成式模型

小草cys·2020-09-11 07:26

详谈概率图模型（PGM）

概率图引言1、概述2、基本问题2.1模型表示2.1.1有向图模型2.1.2无向图模型2.1.3有向图和无向图之间的转化2.2学习问题2.3推断引言\quad\quad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。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。\quad\quad在概率模型中，

珞沫·2020-09-10 21:32

概率图模型(02)上: 贝叶斯网中独立关系(因子分解 & 影响流动)

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。

ThitherShore·2020-09-10 17:17

OpenCV读取pgm文件并显示

includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;voidmain(){Matimg=imread("C:\\Users\\Win10\\Downloads\\rasterImg.pgm

光子乘羽·2020-09-10 13:37

概率图模型（2）隐马尔可夫模型HMM

1概述1.1HMM概念理解首先我们需要对一些看起来比较相似的概念做一个总结和区分：马尔可夫性（MarkovProperty）：无后效性或无记忆性，在已知“现在”的条件下，“将来”与“过去”无关，这种特性就叫强马尔可夫性。如人口增长、电子跃迁、传染病传染人数等；马尔可夫过程（MarkovProcess）：满足马尔可夫性的随机过程；马尔可夫链（MarkovChain）：时间和状态都是离散的马尔可夫过程

蛋仔鱼丸·2020-09-06 21:04

【GCN+KG】基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发