概率图

tgzssir 2023-01-13 12:13:57

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概率图引言1、概述2、基本问题引言 \quad \quad机器学习是根据一些已观察到的证据（如训练样本）来对感兴趣的未知变量（如类别标记）进行估计和预测。概率模型（probabilistic model）提供了一种描述框架，将学习任务归结于计算变量的概率分布。 \quad \quad在概率模型中，利用已知变量推测未知变量的分布称为推断（inference），其核心是如何基于可观测变量推断出未知变量的条件分布。假定未知变量集合是Y，可观察变量集合是O，其他变量集合是R，生成式（generative）模型考虑

Q-Q图比较的是实际数据的分布情况与理论的偏差，正态概率图是Q-Q图的一种，其比较的是实际数据与正态分布理论点的偏差情况。

概率图模型

什么是概率图模型概率图模型是概率论与图论相结合的产物，为统计推理和学习提供了一个统一的灵活框架。概率图模型用节点表示变量，节点之间的边表示局部变量间的概率依赖关系。在概率图模型的表示框架下，系统的联合概率分布表示为局部变量势函数的连乘积，该表示框架不仅避免了对复杂系统的联合概率分布直接进行建模，而且易于在图模型建模中引入先验知识。 2012年图灵奖颁给UCLA的Judea Pear...

积准则： p ( x 1 , x 2 ) = p ( x 1 ) p ( x 2 ∣ x 1 ) = p ( x 2 ) p ( x 1 ∣ x 2 ) p(x_1,x_2)=p(x_1)p(x_2|x_1)=p(x_2)p(x_1|x_2) p(x1,x2)=p(x1)p(x2∣x1)=p(x2)p(x1∣x2)联合概率： p ( x 1 , x 2 , x 3 , . . . , x p ) p(x_1,x_2,x_3,...,x_p) p(x1,x2,x3,...,xp)

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