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…

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…

贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression) 2016年06月21日 09:50:40 Duanxx 阅读数 54254更多 分类专栏: 监督学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/daunxx/article/details/51725086 贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression) 标签(空格分隔): 监督学习…

热身预览 1.1.10. Bayesian Regression 1.1.10.1. Bayesian Ridge Regression 1.1.10.2. Automatic Relevance Determination - ARD From: scikit-learn 线性回归算法库小结 17. BayesianRidge 使用场景: 如果我们的数据有很多缺失或者矛盾的病态数据,可以考虑BayesianRidge类,它对病态数据鲁棒性很高,也不用交叉验证选择超参数.但是极大化似然函数的推断…

1.1.10. Bayesian Ridge Regression 首先了解一些背景知识:from: https://www.r-bloggers.com/the-bayesian-approach-to-ridge-regression/ In this post, we are going to be taking a computational approach to demonstrating the equivalence of the bayesian approach and ri…

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…

本文顺序 一.回忆线性回归 线性回归用最小二乘法,转换为极大似然估计求解参数W,但这很容易导致过拟合,由此引入了带正则化的最小二乘法(可证明等价于最大后验概率) 二.什么是贝叶斯回归? 基于上面的讨论,这里就可以引出本文的核心内容:贝叶斯线性回归. 贝叶斯线性回归不仅可以解决极大似然估计中存在的过拟合的问题. 它对数据样本的利用率是100%,仅仅使用训练样本就可以有效而准确的确定模型的复杂度. 在极大似然估计线性回归中我们把参数看成是一个未知的固定值,而贝叶斯学派则把看成是一个随机变量. 贝叶斯…

简单概率分类 Ref: 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别? Ref: 机器学习笔记——逻辑回归(对数几率回归)和朴素贝叶斯分类器的对比 首先,搞清楚一个问题. naive bayes 能分类:逻辑回归也能分类:两者解决问题的角度有何不同? 优化目标不同 逻辑回归:优化的后验likelihood  [这个好理解] Naive Bayes:优化的是联合likelihood  方法也不同 这是两套完全不同的方法: 逻辑回归得到的是判别模型 朴素贝叶斯得到的则是生成模型[假设iid,但往往很难成立 对 “…

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…

https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/72819374 2017-05-27 19:15:36     GMIS 2017    10 0 5 月 27 日,机器之心主办的为期两天的全球机器智能峰会(GMIS 2017)在北京 898 创新空间顺利开幕.中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃为本次大会做了开幕式致辞,他表示:「我个人的看法是再过几年,我们90%的工作是人工智能提供的,就像我们今天大部分工作是机器提供…