参考链接1: 参考链接2: 参考ppt3: Factor Graph 是概率图的一种,概率图有很多种,最常见的就是Bayesian Network (贝叶斯网络)和Markov Random Fields(马尔可夫随机场).在概率图中,求某个变量的边缘分布是常见的问题.这问题有很多求解方法,其中之一就是可以把Bayesian Network和Markov Random Fields 转换成Facor Graph,然后用sum-product算法求解. 基于Factor Graph可以用sum-p…

下面就开始讲讲概率图中的Factor Graph.概率图博大精深,非我等鼠辈能够完全掌握,我只是通过研究一些通用的模型,对概率图了解了一点皮毛.其实我只是从概率这头神兽身上盲人摸象地抓掉几根毛,我打算就讲讲我抓掉这几根毛. Factor Graph 是概率图的一种,概率图有很多种,最常见的就是Bayesian Network (贝叶斯网络)和Markov Random Fields(马尔可夫随机场).在概率图中,求某个变量的边缘分布是常见的问题.这问题有很多求解方法,其中之一就是可以把Bayes…

主实验 文慧:用户,商品,评分,review,ranking. 数据集:数据规模,论文源代码…

之前介绍的MMEM存在着label bias问题,因此Lafferty et al. [1] 提出了CRF (Conditional Random Field). BTW:比较有意思的是,这篇文章的二作与三作同时也是MEMM的作者. 1. 前言 本节将遵从tutorial [2] 的论文结构,从概率模型(Probabilistic Models)与图表示(Graphical Representation)两个方面引出CRF. 概率模型 Naïve Bayes(NB)是分类问题中的生成模型(gen…

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:52:10 今天的内容主要是: 1.贝叶斯网络和马尔科夫随机场的概念,联合概率分解,条件独立表示:2.图的概率推断inference. 图模型是用图的方式表示概率推理 ,将概率模型可视化,方便展示变量之间的关系,概率图分为有向图和无向图.有向图主要是贝叶斯网络,无向图主要是马尔科夫随机场.对两类图,prml都讲了如何将联合概率分解为条件概率,以及如何表示和判断条件依赖. 先说贝叶斯网络,贝叶斯网络是有向图,用节点表…

周末看了一下这篇论文,觉得挺难的,后来想想是ICML的论文,也就明白为什么了. 先简单记录下来,以后会继续添加内容. 主要参考了论文Web-Scale Bayesian Click-Through Rate Prediction for Sponsored Search Advertising in Microsoft’s Bing Search Engine(下载链接:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.165.56…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51461878 概率图模型Graphical Models简介 完全通过代数计算来对更加复杂的模型进行建模和求解.然而,我们会发现,使用概率分布的图形表示进行分析很有好处.这种概率分布的图形表示被称为概率图模型( probabilistic graphical models ).这些模型提供了几个有用的性质:• 它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化,可以用于设计新的模型.• 通过观察图形,我…

MRF 笔记 我们先讨论引入 MRF 的必要性.经典的例子就是四个 r.v.s 连成一个正方形的结构的时候,我们没法通过 BN 获得给定对角线两个 r.v.s 而剩下的条件独立(不都是 d-sep),反过来如果希望通过 MRF 刻画某些 BN 也是不可行的,经典的例子就是 inter-causal reasoning 的情形,因为给定中间的节点后必然独立.MRF 与 BN 相比,更加不直观一些,其参数化使用的是 factor 而不是 CPD 这种比较容易理解的概念,事实上 MRF 的 train…

Social Role-Aware Emotion Contagion in Image Social Networks 社会角色意识情绪在形象社交网络中的传染 1.摘要: 心理学理论认为,情绪代表了一个人的认知系统(1927年)的精神状态和本能反应. 情绪是一种复杂的情绪状态,它会导致影响我们行为的生理和心理变化. 本文研究了社交网络中情绪感染的一个有趣问题. 特别地,通过使用图像社交网络(Flickr)作为我们研究的基础,我们试图揭示用户的情绪状态如何影响彼此,以及用户在社交网络中的位置如何…

PGM是现代信号处理(尤其是机器学习)的重要内容. PGM通过图的方式,将多个随机变量之前的关系通过简洁的方式表现出来.因此PGM包括图论和概率论的相关内容. PGM理论研究并解决三个问题: 1)表示(如何通过图来刻画多个随机变量之间的关系)(注:这个是PGM的基础) 2)学习(如何通过已知数据来确定图的参数) (注:机器学习主要研究这个问题) 3)推断(如果根据已知图,来推断出想要的统计结论)  (注:消息传递主要研究这个问题) 表示(Representations) 首先,PGM里面主要使用…