（3.2）特殊概率图模型

AI100 2023-01-12 23:11:10

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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...

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-...

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...

吉布斯分布3.1 吉布斯分布定义4 无向图模型(马尔可夫网)4.1 定义4.2 团4.3 马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF)4.3.1 MRF中的联合概率4.3.2 MRF中的独立性5 Markov的独立性6 参考文献 1. 引言前文提到，...

3.1.4 最小填充原则（Min-Fill） 3.1.5 最大边际原则（Max-Marginal） 3.1.6 启发式原则 3.2 综合考虑 3.3 实践中的注意事项 3.4 总结一、概率图模型中的推断在机器学习中，概率图模型是一种用于表示变量之间概率...

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