概率图模型笔记-周志华《机器学习》

最新推荐文章于 2024-10-23 23:41:50 发布
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#机器学习 #概率图模型 #条件随机场 #推断

博客围绕机器学习中的概率图模型和条件随机场展开，重点提及推断相关内容。概率图模型是机器学习重要分支，条件随机场在序列标注等任务有广泛应用，推断则是解决实际问题的关键步骤。


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
机器学习理论与实战（十六）概率图模型04
计算机视觉、机器学习朝拜者
09-09 1万+
04、概率图模型应用实例         最近一篇文章《DeformableModel Fitting by Regularized Landmark Mean-Shift》中的人脸点检测算法在速度和精度折中上达到了一个相对不错的水平，这篇技术报告就来阐述下这个算法的工作原理以及相关的铺垫算法。再说这篇文章之前，先说下传统的基于CLM（Constrained local model）人脸点检测算
《机器学习》周志华西瓜书笔记
flashdesigner的博客
09-09 1944
导数（Derivative）是微积分中的一个核心概念，它描述了函数在某一点附近的变化率。具体来说，对于函数y=f(x)，在点x0处的导数定义为：这里，Δx是一个很小的增量，它表示x从x0​变化到x0​+Δx时，函数值f(x)的变化量与Δx之比的极限。如果这个极限存在，那么我们就说函数f(x)在点x0​处是可导的，并且称这个极限值为函数在点x0​处的导数，记作或，有时也简记为y′ 或 ​（当不特别指明x0​时）。导数的几何意义是函数图像在点x0。
机器学习（周志华）_第十四章 概率图模型
liuyan20062010的专栏
06-02 1329
简单的知识点总结
概率图模型在图像处理中的应用
liuheng0111的博客
08-28 7224
1.概率图模型简介： 概率图模型是图灵奖获得者Pearl开发出来的用图来表示变量概率依赖关系的理论。概率图模型理论分为概率图模型表示理论，概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。        概率图理论共分为三个部分，分别为概率图模型表示理论，概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。基本的概率图模型包括贝叶斯网络、马尔可夫网络和隐马尔可夫网络。基本的Graphical Model 可以大致分
概率图模型（PGM）笔记
02-27
对概率图模型的笔记，包括LDA，word2vec，以及最新的一些算法的研究
概率图模型
meihao5的博客
03-13 819
      概率图模型广泛应用于自然语言处理各个领域，也是机器学习里面最难的一部分内容之一，应用包括贝叶斯，HMM，CRF等等，初学者很难理清楚之间的关系。本文算是一个总结吧，有不妥之处，欢迎指正。，下面这个图来自《自然语言处理》教程。                             可以看到贝叶斯网络都是有向的。马尔科夫网无向。贝叶斯适合为有单项依赖的数据建模，马尔科夫网适合实体之间相互...
（读书笔记）周志华-机器学习-第二章 模型评估与选择
Aylson的博客
08-08 1366
1.错误率（分类错误的样本数占样本总数的比例），即如果在 m 个样本中有α个样本分类错误，则错误率E=α/m;2.精度（1-错误率）即1-a/m；3.误差（学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异）；训练误差/经验误差（学习器在训练集上的误差）；泛化误差（在新样本上的误差）；我们实际希望的，是在新样本上能表现得很好的学习器.为了达到这个目的，应该从训练样本中尽可能学出适用于所有潜在样本的"普遍规律"，这样才能在遇到新样本时做出正确的判别。基于这个会出现“过拟合”和“欠拟合”两种现象。
《机器学习by周志华》学习笔记-模型评估与选择-03比较检验法
vanilla698的博客
03-21 2037
通过比较检验方法进行假设检验、交叉验证t检验、5✖️2交叉验证、卡方检验等方式比较学习器、模型、算法的性能。
《机器学习by周志华》学习笔记-线性模型-02对数几率回归与线性判别分析
vanilla698的博客
04-17 1311
上一节我们考虑了线性模型的回归学习，但是想要做分类任务就需要用到上文中的广义线性模型。当联系函数连续且充分光滑，考虑单调可微函数。多分类与二分类的线性判别分析（LDA）
周志华《机器学习》自学知识点笔记（第一、二章）
最新发布
m0_74756644的博客
10-23 661
非形式化定义：将人的“经验”作为计算机的“数据”，让计算机来学习这些经验数据，从而得到一个算法模型，同时在面对新的情况时，计算机能够做出准确有效的判断。形式化定义：假设T为计算机程序希望实现的任务类，P为计算机程序在某任务类T上的性能，E为经验，即历史的数据集。若该计算机程序通过利用经验E在任务T上获得了性能P的改善，则称该程序对E进行了学习。
概率图模型—原理与技术（英文版）
12-19
《概率图模型—原理与技术》（（美）科勒，（以）弗里德曼著）这本书的英文版，内容很清晰，适合做模式识别，图像处理方向的人阅读。英文版内容更清楚易懂，可以避开翻译中的很多问题。
概率图模型-原理与技术英文原版（电子版 非扫描版）
07-08
Probabilistic Graphical Models - Principles and Techniques [美]Daphne Koller [以色列]Nir Friedman 英文原版 电子资料非扫描
机器学习（周志华） 第十四章概率图模型
YJY131248的博客
04-22 2358
关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记 记录学习过程 本博客记录Chapter14
机器学习（MACHINE LEARNING） 【周志华版-”西瓜书“-笔记】 DAY14-概率图模型
NJU phd 在读。
02-18 570
14.1 隐马尔可夫模型 隐马尔科夫模型(HMM)及Viterbi算法实现 隐马尔科夫模型通过给定观察序列，预测隐藏序列，常用于需要从序列的表面信息挖掘隐藏信息的任务，例如语音识别、手写识别。原则上，隐马尔科夫模型还可进行诸如词性标注、中文分词等任务，但由于混淆矩阵的高宽同时由观察序列的种类数量决定，当运用到大型语料库时，词集的大小动辄上万，则混淆矩阵需要存储上亿的参数，对计算机而言不论是运行次数...
概率图模型（PGM）学习笔记（三）模式推断与概率图流
程引的专栏
05-17 7726
我们依然使用“学生网络”作为例子，如图1。   图1 首先给出因果推断（Causal Reasoning）的直觉解释。 可以算出来 即学生获得好的推荐信的概率大约是0.5. 但如果我们知道了学生的智商比较低，那么拿到好推荐信的概率就下降了： 进一步，如果又同时知道了考试的难度很低，那么他拿到好的推荐信得概率又上升了，甚至还能超过最初的概率： 上述这个
斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义 三、实际应用
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龙哥盟
03-03 4万+
三、实际应用 原文：Real-world applications 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 概率图模型有许多不同的实际应用。 我们总结了概率图形模型的下列应用，这些只是他们许多实际应用的一些例子。 图像的概率模型 考虑图像（像素矩阵）上的分布P(x)，将较高概率分配给看起来真实的图像，将较低概率分配给其...
机器学习-概率图模型-思维导图
DevilXiao
03-26 570
点击进入：机器学习系列目录 其后附有清晰的pdf版本下载链接哦。 整理不易，如果您觉得有用的话，请点个赞吧????
PGMIntro概率图模型
weixin_43458628的博客
04-14 472
概率图模型 概率图模型使用图的方式表示概率分布。为了在图中添加各种概率，首先总结一下随机变量分布的一些规则： KaTeX parse error: No such environment: align at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲}̲ &Sum\ Rule:p(x… 可以看到，在链式法则中，如果数据维度特别高，那么的采样和计算非常困难，我们需要在一定程度上作出简化，在朴素贝叶斯中，作出了条件独立性假设。在 Markov 假设中，给定数据的维度是以时间顺序出现的
《机器学习》 周志华学习笔记第十四章 概率图模型 python实现
05-17
概率图模型是一种用于表示和处理不确定性的图形化模型，它能够将一个复杂的联合概率分布表示为多个简单的条件概率分布的乘积形式，从而简化概率推理和模型学习的过程。概率图模型主要包括两种类型：有向图模型和无向...
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