机器学习 --- 概率图 - 其他

micklongen

于 2022-01-06 10:10:34 发布

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分类专栏： # 机器学习文章标签：机器学习其他概率论

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这篇博客探讨了机器学习中概率图模型的应用，重点关注近似推理算法，包括信念传播的能量最小化解释、基于图切法的方法、确定性变分推断和随机的MCMC技术。此外，还讨论了参数学习，特别是贝叶斯网络中的最大似然估计方法，以及结构学习，如基于约束和得分的贝叶斯网络结构学习策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

机器学习 — 概率图 - 近似推理

近似推理

BP算法的能量最小化解释
基于图切法的近似推理算法
确定性近似（变分推断）
随机近似（MCMC）

机器学习 - 概率图 - 学习

参数学习

贝叶斯网络中的最大似然估计

结构学习

贝叶斯网络
- 基于约束的结构学习
- 基于得分的结构学习

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