概率图模型课本笔记（二）

无向图模型：

We have now presented three sets of independence assertions associated with a network structure H. For general distributions, Ip(H) is strictly weaker than Il(H), which in turn is strictly weaker than I(H). However, all three definitions are equivalent for positive distributions.

Ip(H): pairwise assumption

Il(H): local assumption

I(H): global assumption

时间： 2024-07-30 06:22:28

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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

马哥学习笔记二十一——LVS DR模型

kernel parameter: arp_ignore: 定义接收到ARP请求时的响应级别: 0:只要本地配置的有相应地址,就给予响应: 1:仅在请求的目标地址配置请求到达的接口上的时候,才给予响应: arp_announce:定义将自己地址向外通告时的通告级别: 0:将本地任何接口上的任何地址向外通告: 1:试图仅向目标网络通告与其网络匹配的地址: 2:仅向与本地接口上地址匹配的网络进行通告: curl命令选项: --cacert <file> CA证书 (SSL) --capath &l

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

概率图模型（PGM）学习笔记（三）模式推断与概率图流

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

概率图模型（PGM）学习笔记（一）动机与概述

本文根据Daphne Koller的课程整理. PDM(ProbabilisticGraphiccal Models) 称为概率图模型.下面分别说明3个词对应的意义. 概率 -给出了不确定性的明确量度. -给出了根据不确定性进行推断的有力工具. -利用数据结构,建立了进行学习的方法,解决十分大规模的问题. 图 这里主要用到2种概率图,用于表示依赖关系.如图1所示. 图1 1.Bayesiannetworks 贝叶斯网络是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG). 由

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

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第二部分:DOM编程 1.文档象模型(DOM)提供了访问结构化文档的一种方式,很多语言自己的DOM解析器. DOM解析器就是完成结构化文档和DOM树之间的转换关系. DOM解析器解析结构化文档:将磁盘上的结构化文档转换成内存中的DOM树 从DOM树输出结构化文档:将内存中的DOM树转换成磁盘上的结构化文档 2.DOM模型扩展了HTML元素,为几乎所有的HTML元素都新增了innerHTML属性,该属性代表该元素的"内容",即返回的某个元素的开始标签.结束标签之间的字符串内容(不包含其它

【点击模型学习笔记】Modeling contextual factors of click rates_MS_AAAI2007

概要 并没有觉得这是篇高质量的文章,很奇怪为什么能够发表在AAAI上面. 文章的创新点比较单薄:在传统点击率预测模型(LR)的基础上加入了两类新的特征,一个是位置特征,一个是广告上下文特征--即和它并排展示的其他广告的特征 具体内容 1. 建模 文章中,作者用了两种模型: (1)逻辑回归模型 作者用0-1特征,将位置信息作为一个种特征加入到模型当中:输出结果也是0-1二分类,表示用户是否点击了这个广告. 值得注意的是:作者认为,训练出来的模型参数,某个特征的系数值比较大,则这个特征也比较重要--