第五章 无向概率图模型学习

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

分为有向概率图模型(Directed Probabilistic Graphical Model),无向概率图模型(Undirected Probabilistic Graphical Model),混合概率图模型(Mixed Probabilistic Graphical Model). 有向概率图模型:隐马尔科夫模型,贝叶斯网络,,动态贝叶斯网络 无向概率图模型:马尔科夫随机场,条件随机场 混合概率图模型:链图 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM) HMM算法实

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.

2019/1/4 [录播]2018一消精华班-实务-一级消防工程师-环球网校 http://v.edu24ol.com/?type=lesson&id=178933&gid=16157 1/8 1.第二篇第五章防火防烟分区于分隔(一) 第二篇 建筑防火 第五章 防火防烟分区与分隔 学习要求:了解防火分区面积划分应考虑的因素和常用的防火分区分隔构件,熟悉各类建筑防火分区面积要求和典型特殊功能区域的 防火分隔要求,掌握防火分区.防烟分区的概念,掌握防火墙.防火卷帘.防火门.防火阀.挡烟垂壁的概

第五章:动态模型(微分方程建模) ·  预报与决策类型 ·  描述对象特征随时间或空间的演变过程: ·  分析对象特征的变化规律: ·  预报对象特征的未来特征: ·  研究控制对象特征的手段等. 这类题,要求的是一种趋势,描述一种变化过程,也可以称为预测.(属于动态) 1.    传染病模型 a)      问题描述:描述产染病的传播过程:分析受感染人数的变化规律:预报传染病高潮到来的时刻:预防传染病蔓延的手段:按照传播过程的一般规律,用机理分析方法建立模型:之后使用测试分析,确定最好的模型.

这节对Popups这一章的最后两个例子进行介绍和解析. 第一个[Popup Actions]介绍了弹窗中如何自定义工具按钮(名为actions),以PopupTemplate+FeatureLayer的形式测量要素的长度为例子进行介绍. 第二个[Custom popup actions per feature]则是上一个的升级,如果说上一个例子的功能是写死的,那么这个例子就把这个功能写活了.什么意思呢?上个例子的测距仅仅能测距,没有什么别的特别的.而这个例子以啤酒店的分布(点要素图层)为例,在自

今天我学习了<构建之法>第五章 团队和流程.首先我了解了写了再改模式(Code-and-Fix) 史蒂夫·迈克康奈尔(Steve McConnell)在这里提到了不少开发流程.第一个提到的开发流程.这个流程也有好处,不需要太多其他准备或相关知识,大家上来就写代码,也许就能写出来,写不出来就改,也许能改好.当面临下面的任务时,也许这个方法是有用的.但是,要写一个有实际用户.解决实际需求的软件,这个方法的缺点就太大了. 然后我学习了瀑布模型 当软件行业还在年幼的时期,它从别的成熟行业(硬件设计,建

sort命令 sort [选项] [输入文件] 选项: -c 测试文件是否已经排序,如果未被排序则输出第一个未被排序的记录 -k 指定排序的域 -m 合并两个已排序的文件,合并的文件也已经排序,如sort -m a1 a2,a1的记录被有序的插入a2 -n 根据数字的大小进行排序,一般放在域号后,如-k3n -o 将输出重定向到指定文件 -r 将排序结果逆向显示 -t 改变域分割符,如-t: -u 去除结果中的重复行 sort和awk联合 例: [[email protected] tmp]#

我们依然使用"学生网络"作为例子,如图1. 图1 首先给出因果推断(Causal Reasoning)的直觉解释. 可以算出来 即学生获得好的推荐信的概率大约是0.5. 但如果我们知道了学生的智商比较低,那么拿到好推荐信的概率就下降了: 进一步,如果又同时知道了考试的难度很低,那么他拿到好的推荐信得概率又上升了,甚至还能超过最初的概率: 上述这个过程就是因果推断,你看它是顺着箭头的方向进行推断. 其次给出信度推断(Evidential Reasoning)的直觉解释.如图2. 图2 本