【ML】概率图模型

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时间： 2024-10-07 07:02:52

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5、概率图模型 Inference-Variable_Elimination

对于概率图模型,整个过程分为三个步骤: Reprentation:如何建模以表示现实世界中的不确定性和各个量之间的关系. Inference:如何从我们建立的模型中去推知我们要求的问题(概率).        Learnig:对于我的数据来说,什么模型是相对正确的? 之前都是对Repretation的学习,从本篇开始进行Inference的学习和总结.

概率图模型基础

一.概念引入 很多事情是具有不确定性的.人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识.信息.为了达到这一目的,人们创建了概率理论来描述事物的不确定性.在这一基础上,人们希望能够通过已经知道的知识来推测出未知的事情,无论是现在.过去.还是将来.在这一过程中,模型往往是必须的,什么样的模型才是相对正确的?这又是我们需要解决的问题.这些问题出现在很多领域,包括模式识别.差错控制编码等. 概率图模型是解决这些问题的工具之一.从名字上可以看出,这是一种或是一类模型,同时运用了概率和图这两种数学工具

机器学习 —— 概率图模型

概率图模型(PGM)是一种对现实情况进行描述的模型.其核心是条件概率,本质上是利用先验知识,确立一个随机变量之间的关联约束关系,最终达成方便求取条件概率的目的. 1.从现象出发---这个世界都是随机变量 这个世界都是随机变量. 第一,世界是未知的,是有多种可能性的. 第二,世界上一切都是相互联系的. 第三,随机变量是一种映射,把观测到的样本映射成数值的过程叫做随机变量. 上述三条原则给了我们以量化描述世界的手段,我们可以借此把一个抽象的问题变成一个数学问题.并且借助数学手段,发现问题,解决问题.

概率图模型学习笔记（二）贝叶斯网络-语义学与因子分解

概率分布(Distributions) 如图1所示,这是最简单的联合分布案例,姑且称之为学生模型. 图1 其中包含3个变量,分别是:I(学生智力,有0和1两个状态).D(试卷难度,有0和1两个状态).G(成绩等级,有1.2.3三个状态). 表中就是概率的联合分布了,表中随便去掉所有包含某个值的行,就能对分布表进行缩减. 例如可以去掉所有G不为1的行,这样就只剩下了1.4.7.10行,这样他们的概率之和就不为1了,所以可以重新标准化(Renormalization).如图2所示. 图2 反之也可以

机器学习 —— 概率图模型（学习：综述）

今天Google的机器人AlphaGo获得了围棋对阵李世石的第二场胜利,我也进入到概率图模型学习模块的阶段.Machine Learning 令人着迷也令人畏惧. ——题记 1.基于PGM的学习 ANN网络的拓扑结构往往是类似的.同一套模型以不同的样本进行训练,可以获得不同的结果.PGM可以人为的向网络中添加先验知识,在设计以及分析时有更好的可读性.此外,概率图模型在序列变量的学习上,要优于常规机器学习算法.本质上,基于PGM的学习是在给定Dataset的基础上,对随机变量的分布进行估计. 2.

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（完结）

经过了一段时间的学习,我终于完成了PGM的所有视频课程,但是编程作业并没有结束.最大的体验是手里有了武器和手段,碰见问题不再束手无策或者需要根据自己的直觉经验来设计解决方法.其实按照目前的科技树而言,三种手段在手基本上就不需要担心任何综合型问题了:1.优化理论及方法; 2.深度学习理论:3.概率图模型.有这三种方法则可以对大部分学术问题进行建模,无论什么层面或是类别的问题,总能往这三种框架里塞.简直水文章之神器. 1.What is PGM PGM 是统计学与机器学习的混合题.其借鉴了统计学的概

机器学习 —— 概率图模型（推理：连续时间模型）

有一种很重要的概率图模型用于SLAM,视觉追踪,识别,传感融合等领域,称为为Template Model. 其特征是每个状态具有多个随机变量,下个状态随机变量的取值受到上个状态的影响.并且随机变量之间的交互属于复制关系.如下图所示: 显然,普通的概率图模型的图是确定的,并不会图的结构不会改变,而这种Template Model的图结构会随着时间的改变自行增殖,故此模型的推理算法需要单独讨论. 1.变未知为已知,图的截断 一种简单的思路是在某个时间点对图模型进行截断,将增殖的PGM变为固定的PGM

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 摘要:本文回顾过去50年人工智能(AI)领域形成的三大范式:逻辑学.概率方法和深度学习.文章按时间顺序展开,先回顾逻辑学和概率图方法,然后就人工智能和机器学习的未来走向做些预测. [编者按]在上个月发表博客文章<深度学习 vs. 机器学习 vs. 模式识别>之后,CMU博士.MIT博士后及vision.ai联合创始人Tomasz Malisiewicz这一次带领我们回顾50年来人工智能领域三大范式(逻辑学.概率方法和深度学习)的演变历程.通过本文我

概率图模型（PGM）学习笔记（四）-贝叶斯网络-伯努利贝叶斯-多项式贝叶斯

指针悬空 指针悬空在我们使用指针的时候很容易被忽视,主要的表现是:指针所指向的内存 释放,指针并没有置为NULL,致使一个不可控制的指针. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int *pointer; void func() { int n=8; pointer=&n; printf("pointer point data is %d\n",*pointer); // pointer=NULL; } int mai