（3.2）特殊概率图模型

AI100 2023-01-12 23:11:10

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（3.2）特殊概率图模型

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概率图模型在机器学习中的应用：贝叶斯网络与马尔可夫随机场。概率图模型通过图结构来描述变量之间的概率关系，其中节点代表随机变量，边则代表变量之间的概率依赖关系。这种图形化的表示方式不仅有助于我们直观地理解复杂系统的结构，还为我们提供了强大的推理机制。通过概率图模型，我们可以对系统中的不确定性进行建模和量化，进而进行概率推理和决策。

文章目录参考资料1. 基本概念2. 隐马尔可夫模型（HMM）2.1 隐马尔可夫三大问题1. 第一个问题解法2. 第二个问题解法3. 第三个问题解法3. 马尔可夫随机场（MRF）3.1 MRF性质3.2 势函数4. 条件随机场（CRF）5. 学习与推断5.1 变量消去5.2 信念传播6. LDA话题模型7. 后记7.1 EM算法、HMM、CRF的比较参考资料 Machine-learning-learning-notes LeeML-Notes ML-NLP 本博客根据周志华的西瓜书和参考资料1、

1.背景介绍贝叶斯网络(Bayesian Network)，也被称为贝叶斯条件依赖网络(Bayesian Causal Network)或简称为有向无环图(DAG)，是一种概率图模型，用于表示和推理随机事件之间的概率关系。贝叶斯网络是基于贝叶斯定理的一种推理方法，它可以用来表示和推理随机事件之间的概率关系。贝叶斯网络的主要优势在于它可以有效地处理不完全观测数据和不确定性，并在许多领域得到广泛应...

总之，选择消除顺序是一个需要综合考虑多个因素的问题，通常没有一种通用的最佳方法，而是需要根据具体问题来调整策略。

1.背景介绍贝叶斯网络(Bayesian Network)，也被称为贝叶斯有向无环图(Bayesian Directed Acyclic Graph，BDAG)或概率依赖网络(Probabilistic Dependence Network)，是一种表示随机变量之间关系的图形模型。它是基于贝叶斯定理的一种概率图模型，可以用于描述和推理随机事件之间的条件依赖关系。贝叶斯网络是一种强大的工具，可以...

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