本文会利用到上篇,博客的分解定理,需要的可以查找上篇博客 D-separation对任何用有向图表示的概率模型都成立,无论随机变量是离散还是连续,还是两者的结合. 部分图为手写,由于本人字很丑,望见谅,只是想把PRML书的一些部分总结出来,给有需要的人看,希望能帮到一些人理解吧.…

转:http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3204481.html本文会利用到上篇,博客的分解定理,需要的可以查找上篇博客 D-separation对任何用有向图表示的概率模型都成立,无论随机变量是离散还是连续,还是两者的结合. 部分图为手写,由于本人字很丑,望见谅,只是想把PRML书的一些部分总结出来,给有需要的人看,希望能帮到一些人理解吧.…

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/18/bayes-network.html 2.1.摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类.朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立(实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立).当这个条件成立时,朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的,但不幸的是,现实中各个特征属性间往往并不条件独立,而是具有较强的相关性,这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力.这一篇文章中,我们接着上一篇文章的例…

本文的主题是“贝叶斯网络”(Bayesian Network) 贝叶斯网络是一个典型的图模型,它对感兴趣变量(variables of interest)及变量之间的关系(relationships)进行建模.当将贝叶斯模型与统计技术一起使用时,这种图模型分析数据具有如下几个优势: (1)    贝叶斯学习能够方便的处理不完全数据.例如考虑具有相关关系的多个输入变量的分类或回归问题,对标准的监督学习算法而言,变量间的相关性并不是它们处理的关键因素,当这些变量中有某个缺值时,它们的预测结果就会出现…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52489270 为什么用贝叶斯网络 联合分布的显式表示 Note: n个变量的联合分布,每个x对应两个值,共n个x,且所有概率总和为1,则联合分布需要2^n-1个参数. 贝叶斯网表示 独立性质的应用会降低参数数目,表达更紧凑. [PGM:贝叶斯网表示之朴素贝叶斯模型naive Bayes:独立性质的利用] 皮皮blog 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network),又称信念网络(Beli…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].…

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…

本文的目的是记录一些在学习贝叶斯网络(Bayesian Networks)过程中遇到的基本问题.主要包括有向无环图(DAG),I-Maps,分解(Factorization),有向分割(d-Separation),最小I-Maps(Minimal I-Maps)等.主要参考Nir Friedman的相关PPT. 1  概率分布(Probability Distributions) 令X1,...,Xn表示随机变量:令P是X1,...,Xn的联合分布(joint distribution).如果每…

本篇博客是Daphne Koller课程Probabilistic Graphical Models(PGM)的学习笔记. 概率图模型是一类用图形模式表达基于概率相关关系的模型的总称.概率图模型共分为三个部分,分别为表示理论,推理理论和学习理论.基本的概率图模型包括贝叶斯网络.马尔科夫网络和隐马尔科夫网络. Student Example 一个学生,拥有成绩.课程难度.智力.SAT的分.推荐信等变量. 通过一张图可以把这些变量的关系表示出来,可以想象成绩由课程难度和智力决定,SAT成绩由智力决定…

原文链接(系列):http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8067261 概率图模型(Probabilistic Graphical Model)系列来自Stanford公开课Probabilistic Graphical Model中Daphne Koller 老师的讲解.(https://class.coursera.org/pgm-2012-002/class/index) 主要内容包括(转载请注明原始出处http://blog.csdn…