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概率图模型中文版 pDF

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。概率图模型结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。近10年它已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前...

概率图模型的表示方法,研究如何利用概率网络中的独立性来简化联合概率分布的方法表示。概率图模型能有效处理不确定性推理,从样本数据中准确高效地学习概率图模型是其在实际应用中的关键问题.概率图模型的表示由参数和结构两部分组成,PGM的分类...

seven point eight

根据网络结构与查询问题类型的不同,概率图模型的推理算法有 (1)贝叶斯网络与马尔可夫网络 中解决概率查询问题的精确推理算法与近似推理算法,其中具体包括精确推理中的VE算法、递归约束算法和团树算法,以及近似推理中的变分近似推理和抽样近似。

概率图模型是图灵奖获得者Pearl开发出来的用图来表示变量概率依赖关系的理论。概率图模型理论分为概率图模型表示理论,概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。

根据网络结构与查询问题类型的不同,概率图模型的推理算法有 (1)贝叶斯网络与马尔可夫网络 中解决概率查询问题的精确推理算法与近似推理算法,其中具体包括精确推理中的VE算法、递归约束算法和团树算法,以及近似推理中的变分近似推理和抽样近似...

你说的太笼统了,用概率模型可以做很多事情,你可以看看粒子滤波,就是做目标跟踪的,用的是概率模型,有几篇经典外国的文章你可以搜一搜~书籍我到不知道有没有专门讲这个的

为什么要看PGM?其实PGM本身要看的东西不多,看看怎么建模,怎么Inference,怎么Learning,就差不多了。但是,PGM可以把这几年Machine Learning的主流发展方向串起来,会讲很多Popular的Model,这为这门不系统的学科搭了一个框架,又讲可以讲理...

有必要啊,可以总结你学到的知识,理清楚你的思路,考试的时候事半功倍哦.

机器学习 深度学习 等的话 有必要学

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