机器学习-概率图模型 概率图含义 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，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 如果用一个词来形容概率图模型（Probabilistic Graphical Model）的话，那就是“优雅”。对于一个实际问题，我们希望能够挖掘隐含在 ...
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2021-10-25 15:03:00
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概率图模型过去的一段时间里，忙于考试、忙于完成实验室要求的任务、更忙于过年，很长时间没有以一种良好的心态来回忆、总结自己所学的东西了。这几天总在想，我应该怎么做。后来我才明白，应该想想我现在该做什么，所以我开始写这篇博客了。这将是对概率图模型的一个很基础的总结，主要参考了《PATTERN RECOG...
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2015-03-15 11:20:00
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概率图模型前置知识概率论基础图论基础表示方式贝叶斯网络马尔可夫随机场因子图推理方法推理问
原创
2023-06-05 16:02:12
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基础知识 概率图是一类用图的形式表示随机变量之间条件依赖关系的概率模型， 是概率论与图论的结合。图中的节点表示随机变量，缺少边表示条件独立假设。根据图中边的有向、无向性，模型可分为两类：有向图、无向图。
G(V,E)：变量关系图
V：顶点or节点，表示随机变量 E：边or弧 两个节点邻接：两个节点之间存在边，记为Xi ~Xj&
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2024-01-30 06:06:19
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概率图模型 概率图模型把基于图的表示作为在高维空间上紧凑编码复杂分布的基础. 下图中, 节点 (或椭圆) 与问题中的变量对应, 而边与它们之间的直接概率交互对应: 在线查询: http://pgm.stanford.edu/ 中译本: 概半图模型：原理与技术 / (美国) Kollcr D., (以
原创
2021-08-27 09:51:21
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1.朴素贝叶斯分类器（NBs：Naive Bayes） 贝叶斯网络： 2.最大熵模型（MEM：Maximum Entropy Model） 3.隐马尔可夫模型（HMM：Hidden Markov Models） 4.最大熵马尔可夫模型（MEMM：Maximum Entropy Markov Mode
原创
2022-07-15 22:03:46
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1、基本概念概率图模型（probabilistic graphical model）是一类用图结构来表达各属性之间相关关系的概率模型，
一般而言：图中的一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边则表示变量间的相关关系，从而形成了一张“变量关系图”。概率图模型分为贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔可夫网络（Markov Network）两大类。贝叶斯网络可以用一个有向图结构表示，
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2023-08-05 20:03:00
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一、因子图（factor graph）的定义
二、贝叶斯网络用因子图表示
三、MRF 用因子图表示
一、因子图（factor graph）的定义
二、贝叶斯网络用因子图表示
三、MRF 用因子图表示
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2020-07-20 21:12:00
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概率图模型-原理与技术 第二章 基础知识 学习笔记概率图模型-原理与技术 总目录 本章主要回顾了概率论与图论的基础知识，是后面学习的基石。1.概率论1.1 空间与事件形式上，假定存在一个可能结果的约定空间来定义事件，空间用Ω表示，事件集合用S表示，代表着所有可能的事件。 比如掷色子，可能出现1,2,3,4,5,6。那么空间Ω就可以表示成{1,2,3,4,5,6}。
事件集合S中任何一个事件都是
CPD是conditional probability distribution的缩写，翻译成中文叫做 条件概率分布。在概率图中，条件概率分布是一个非常重要的概念。因为概率图研究的是随机变量之间的练习，练习就是条件，条件就要求条件概率。 对于简单的条件概率而言，我们可以用一个条件概率表来表达。如图1
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2020-06-03 23:59:00
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一、PGM图来自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5980285201011z75.html二、用
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2013-05-16 10:08:00
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概率图模型(PGM)：有向图模型，无向图模型和混合概率图模型。 有向概率图模型：隐马尔科夫模型，贝叶斯网络和动态贝叶斯网络。 无向概率图模型：马尔科夫随机场 MRF，——>条件随机场 CRF。 混合概率图模型：链图。 Markov-Gibbs的等价性 Harmmersley--Clifford定理：
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2017-01-05 19:00:00
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随着生物信息学和生物技术的不断发展，人们对于蛋白质功能预测的需求也越来越迫切。蛋白质是生命体系中的重要组成部分，其功能对于维持生命活动至关重要。因此，准确地预测蛋白质的功能成为了生物学和药物研发领域的关键问题之一。本文将介绍如何利用概率图模型进行蛋白质功能预测。概率图模型是一种灵活且强大的工具，可以用来描述随机变量之间的概率关系，并通过推断来预测未知变量的状态。我们将结合Python代码，详细解释
完成构建概率图模型之后，一个主要任务是我们想给模型提出问题并找出答案。对于联合概率分布的图模型和表示法，有很多使用方式。例如，我们可以研究随机变量之间的交互。
原创
2022-05-03 10:54:20
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此外，我们介绍五种聚类算法：基于质心的K-means算法，基于概率分布的GMM算法，基于密度的D
原创
精选
2023-12-06 09:36:40
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在使用线性回归时，你可能已经遇到过一种概率图形-QQ图(quantile-quantile)。在拟合模型之后我们应该检查回归的残差是否遵循正态分布。并且可以通过使用如下所示的QQ图来进行视觉验证。概率函数曲线的一些定义为了充分理解概率图的概念，我们可以快速浏览概率论中的一些定义：概率密度函数(PDF)，它允许我们计算在属于样本空间的任何区间中找到随机变量的概率。重要的是要记住连续随机变量取精确值的
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2023-10-04 15:35:53
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一、概率论1.1 基本名词概念
1.2 概率的定义
1.3 条件概率的定义
1.4 条件概率的三大公式
1.5 独立性
1.6 条件独立性
1.7 概率图模型常用的三个概念
二、图论
一、概率论
1.1 基本名词概念
1.2 概率的定义
1.3 条件概率的定义
1.4 条件概率的三大公式
1.5 独立性
1.6 条件独立性
1.7 概率图模型常用的三个概念
二、
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2020-07-20 20:33:00
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一、算法特点
二、最小s-t 切分
三、最大流问题
四、利用图切法求解概率推理问题4.1 图切法的适用条件
4.2 能量函数
4.3 算法流程
五、应用
一、算法特点
二、最小s-t 切分
三、最大流问题
注意：双向节点，一个方向减少多少，相反方向就要增加多少
剩余还有流量与s节点或t节点相连的为对应的集合
四、利用图切法求解概率推理问题
4.1 图切法的适用条件
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2020-07-23 18:07:00
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课程描述人工智能、统计学、计算机系统、计算机视觉、自然语言处理和计算生物学
原创
2023-06-23 10:30:20
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一、ML方法分类： 产生式模型和判别式模型假定输入x,类别标签y — 产生式模型（生成模型）估计联合概率P(x,y),因可以根据联合概率来生成样本：HMMs — 判别式模型（判别模型）估计条件概率P(y|x),因为没有x的...
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2015-04-17 20:45:00
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