概率图模型的家族：探索概率图模型及其应用

最新推荐文章于 2025-09-27 14:18:13 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/code_program481/article/details/133248496
本文介绍了概率图模型的基础知识，包括有向图模型（贝叶斯网络）和无向图模型（马尔可夫随机场），并提供了Python代码示例。概率图模型在机器学习、人工智能和统计学中有着广泛的应用，通过建模和分析复杂的概率依赖关系，助力于问题解决和决策制定。

概率图模型是一类强大的统计工具，用于建模和分析复杂的概率依赖关系。它们在机器学习、人工智能和统计学等领域中被广泛应用。本文将介绍概率图模型的基本概念，并提供相应的源代码示例。

概率图模型是一种图结构，用于表示变量之间的概率依赖关系。它由两个主要组成部分构成：节点和边。节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。根据边的类型，概率图模型可以分为两大类：有向图模型（Directed Graphical Models，DGMs）和无向图模型（Undirected Graphical Models，UGMs）。

有向图模型（DGMs）也称为贝叶斯网络（Bayesian Networks）。它使用有向边表示概率依赖关系，其中每个节点的概率分布条件于其父节点的状态。贝叶斯网络可以用于推断变量的后验分布，并进行因果推理。以下是一个简单的贝叶斯网络的Python代码示例：

import numpy as np
import pgmpy.models as pgm

# 创建一个贝叶斯网络模型
model = pgm
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rrr55的博客
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本文深入解析了概率图模型中的两类核心结构：无向图代表的马尔可夫随机场与有向无环图代表的贝叶斯网络。详细阐述了二者在马尔可夫性质、因子分解形式、学习与推理机制上的异同，并介绍了隐马尔可夫模型中的缩放技术、贝叶斯网络的应用领域（如专家系统、机器学习、编码理论和卡尔曼滤波）以及近似推理方法（如吉布斯采样和变分法）。文章最后对比了两种模型的适用场景，为实际应用中的模型选择提供了指导。
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39、深度图像模型与概率模型家族解析
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使用 Python 构建概率图模型（二）
龙哥盟
08-27 943
在这一章中，我们学习了通过精确推理解决棘手问题的方法。第一种方法是推理作为优化，其中之一是基于消息传递。我们研究的第二种方法是基于粒子的推理(也称为采样)。我们学习了一旦维度增加，采样是如何挣扎的，我们还学习了诸如 MCMC 之类的方法，这些方法允许我们使用样本来获得期望的后验分布。
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[NeurIPS2020] 图神经网络的概率图模型解释器
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在进入今天的论文解读前，先隆重介绍图与推荐的新人小编，博士萌妹图子，欢迎大家去知乎围观~知乎主页：https://www.zhihu.com/people/tu-zi-82-21今天解读的...
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2024年Python必备库[代码]
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本文详细介绍了Lua中math.random函数的用法，包括基础用法如生成随机浮点数和指定范围的随机整数，关键细节如初始化随机种子和Lua版本差异，常见问题与解决方案如随机数不够随机和性能问题，实战示例如模拟掷骰子、洗牌算法和生成随机坐标，以及高级用法如高精度随机数和正态分布随机数。文章还提供了注意事项，帮助开发者合理使用math.random函数，满足从简单游戏到复杂模拟的各种随机需求。
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