概率分类法 神经网络直接模拟了P(w1|x)和P(w2|x)，也就是x属于某一类的概率。 神经网络已经把先验概率包含进去了，比如尽量使训练样本和测试样本的正反例比例差不多，否则模型不准。...那么问题变成求P(x|w），这种问题被称为概率密度估计问题。 朴素贝叶斯 假设X的每个维度离散且独立。 应用：垃圾邮件分类 一封邮件由多个单词构成。...由上面我们得到概率分类法的流程： 高斯混合模型 很多情况下，不是单高斯模型，而是多个高斯模型叠加。...高斯混合模型EM算法流程 γnk是第n个样本落在第k个高斯的概率 Nk：所有N个样本中有多少个属于第k个高斯模型，注意是软判别，就是以该概率的形式，所以Nk不一定为整数。...EM算法的一般形式： 第3步是，找一个使后面式子最大的θ 收敛性证明： 而p都小于1，所以E<0，有上界，一定收敛 通过EM算法一般形式再次定义K-均值算法： K-均值具体流程： 从而求得：
在计算机科研工作阅读的过程中，我们经常遇到workshop和conference等关键词，通过这些关键词我们可以一定程度上了解文章的水平，从而方便自己的学习，下面记录了一些我从网络上摘抄的说明： 1、Conference...：是指正式的会议，通常持续几天，有一个特定的主题，将有共同爱好目的的人聚集到一起，在讨论会上经常发生正规讨论。...Workshop是泛指较小型，但互动性较高的会议. 3、Symposium：它的复数形式为Symposiums 或者Symposia。专指特殊学术讨论的集会。...4、Congress：基本特点是由专属国家的政府或非政府组织的代表或委员参加。它的举办是为了讨论争端，计划和公众利益。通常规模大，有代表性，范围广。...由于会议的定义相当广泛所以很难清晰的区分，它意指各类聚集，有准备或无准备的，正式或非正式的，时间可长可短，规模可大可小，参加人数可多可少等等。为了明确会议种类，因此会议名称需要进一步划分。
在了解了图论的基础概念和定义表达式后，或许我们可以进一步窥探一些概率图模型的重要思想。 机器学习的一个核心任务是从观测到的数据中挖掘隐含的知识，而概率图模型是实现这一任务的重要手段。...概率图模型巧妙地结合了图论和概率论。从图论的角度来说，概率图模型就是一个包含结点与边的图。结点可以分为两类：隐含结点和观测结点。边可以分为有向边或无向边。...从概率论的角度来看，概率图模型是一个概率分布，图中的结点对应于随机变量，边对应于随机变量的相关性关系。给定一个实际问题，我们通常会观测到一些数据，并且希望能够挖掘出隐含在数据中的知识。...那么怎样才能使用概率图模型挖掘这些隐藏知识呢？通常情况下我们会构建一个图：用观测结点表示观测到的数据，用隐含结点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系，最后获得一个概率分布。...在文章的最后，我们更是将图论的基本概念和概率论的基本思想相结合来理解概率图模型。但我们都知道概率图模型十分强大与重要，所以我们也许需要进一步专门地学习这一机器学习方法。 ?
在了解了图论的基础概念和定义表达式后，或许我们可以进一步窥探一些概率图模型的重要思想。 机器学习的一个核心任务是从观测到的数据中挖掘隐含的知识，而概率图模型是实现这一任务的重要手段。...概率图模型巧妙地结合了图论和概率论。从图论的角度来说，概率图模型就是一个包含结点与边的图。结点可以分为两类：隐含结点和观测结点。边可以分为有向边或无向边。...从概率论的角度来看，概率图模型是一个概率分布，图中的结点对应于随机变量，边对应于随机变量的相关性关系。给定一个实际问题，我们通常会观测到一些数据，并且希望能够挖掘出隐含在数据中的知识。...那么怎样才能使用概率图模型挖掘这些隐藏知识呢？通常情况下我们会构建一个图：用观测结点表示观测到的数据，用隐含结点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系，最后获得一个概率分布。...在文章的最后，我们更是将图论的基本概念和概率论的基本思想相结合来理解概率图模型。但我们都知道概率图模型十分强大与重要，所以我们也许需要进一步专门地学习这一机器学习方法。
概率图模型是解决这些问题的工具之一。从名字上可以看出，这是一种或是一类模型，同时运用了概率和图这两种数学工具来建立的模型。那么，很自然的有下一个问题 1. 为什么要引入概率图模型？...对于一般的统计推断问题，概率模型能够很好的解决，那么引入概率图模型又能带来什么好处呢？...LDPC码的译码算法中的置信传播算法的提出早于因子图，这在一定程度上说明概率图模型不是一个从不能解决问题到解决问题的突破，而是采用概率图模型能够更好的解决问题。...那么，对于概率分布函数而言，我们也希望能够这样做，即 ? 其中， ? 是 ? 中变量的子集，至于到底能够如何分解是取决于问题的，就好象多项式的分解取决于其具体形式。...（也可以去掉$Y$,这样就是比较标准的因子图了） ? 5.推理：和积算法 本节将以和积算法为例，说明概率图模型下的概率计算过程。
例如，病人有某种疾病的可能性，可以认为正事件的分类标签为y=1、可以进一步定义logit函数，也就是让步比的对数形式 logit(p) = ln(p/(1 - p)) 可以用它来表示特征值和对数概率之间的线性关系...： 图片 这里的p(y=1|x)是给定特征值x，样本分类标签为1的概率。...在Adaline中，我们的激活函数为恒等函数，在逻辑回归中，我们将sigmoid函数作为激活函数。sigmoid函数的输出则被解释为样本的分类标签属于1的概率。...学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。...预测概率可以通过阈值函数简单的转化为二元输出 等同于下面的结果 学习逻辑代价函数的权重 学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。
请求--响应类的API的典型做法是，通过基于HTTP的Web服务器暴露一个/套接口。API定义一些端点，客户端发送数据的请求到这些端点，Web服务器处理这些请求，然后返回响应。...响应的格式通常是JSON或XML。 在这种类型的Web API里，比较流行的是这三种：REST，RPC和GraphQL。...REST API就是把数据以资源的形式暴露出来，并使用标准的HTTP方法来代表创建、读取、更新和删除资源等事务。...RPC是一种比较简单的API，客户端直接会执行另一个服务器上的代码。 REST是关于资源的，而RPC就是关于动作的。...GraphQL允许客户端定义需要得到的数据结构，服务器精确的返回所需的数据结构，例如： ?
From 洪亮劼老师 ---- 在过去10年里，特别是在深度学习（Deep Learning）红得发紫之前，概率图模型（Probabilistic Graphical Model）曾经是当仁不让的建模工具以及解决很多实际问题的...那么，在深度学习的强力冲击下，概率图模型的研究发展未来又是怎么样的呢？那很容易想到的就是和深度学习结合起来。...Learning and Reinforcement Learning暑期学校上，机器学习权威Max Welling（这一在概率图模型时代有很多突出贡献的学者）和来自Google Brain的Matthew.../view）（第二部分，https://drive.google.com/file/d/0B6NHiPcsmak1RmZ3bmtFWUd5bjA/view）的讲座，介绍了深度学习和概率图模型的结合工作。...当然，很多细节肯定需要看原始的论文。这个讲座适合对概率图模型有兴趣的朋友泛读。
B站讲解 概率图模型 考虑三个随机变量a,b,c，其联合概率分布为： P(a,b,c)=P(a)P(b\mid a)P(c\mid a,b) 将上述三个随机变量抽象成有向图中的3个结点 对于每个条件概率...特别地，对于概率P(a)，因为它不是条件概率，所以没有指向它的结点 如果存在一个结点a到结点b的箭头，则称结点a是结点b的父结点，结点b是结点a的子结点 实际上，P(a,b,c)的联合概率公式通过上述三条规则即可做出一个确定的有向图...概率图模型（Probabilistic Graphical Model）就是一类用图来表达随机变量之间关系的概率模型： 用一个结点表示一个或一组随机变量 结点之间的边表示变量间的概率关系 根据边的性质不同...在使用概率模型时，条件独立起着重要的作用，它简化了模型的结构，降低了模型训练和推断的计算量 贝叶斯网络 贝叶斯网络结构\mathcal{G}是一个有向无环图，其中每个结点对应于一个随机变量。...形式化地，假设函数m_{i,j}(X_i)表示随机变量概率求和的一部分中间结果，例如\sum_{X_1}P(X_1)P(X_2 \mid X_1)可以表示为m_{1,2}(x_2)。
它的强大之处在于生成的解释具有丰富的统计信息，能够以条件概率的形式自然的表达出节点之间的依赖关系。 ?...给定一个要解释的预测，PGM-Explainer 能够识别关键的图组件，并以近似于该预测的概率图模型的形式生成一个解释。...这意味着生成的概率图模型包含了完美映射中编码的被解释预测的所有统计信息。 PGM-Explainer 在节点分类和图分类任务上都获得比较好的解释预测结果。...在节点分类任务中， 是图 的所有节点预测的向量，其中 是目标预测(即本文中需要被解释的预测)；在图分类任务中， 是在图 上的预测，简单的将 写成 。...一般来说，一个分布的概率图能够以因子化的形式紧凑地表示其分布状态。得到分布的 PGM 不仅可以将分布简洁地写下来，还可以对那些底层随机变量的依赖关系进行简单的解释。
www.zhihu.com/question/359742335/answer/930586793 来源：知乎 其实真不一定必须用one hot，不过用one hot时，主要因素包括： one hot的形式无法比较大小...不过当你的label之间存在直接的比较关系，就可以直接用数字当label。...one hot的形式还可以计算top N准确度。...预测的结果将会是[0.1, 0.6, 0.2, 0.1]这样的形式，我们一般取概率最高的那个为预测结果，假设这四个label还是[苹果，雪梨，香蕉，草莓]，如果真实的结果是雪梨，那么这个结果是top1...但如果实际结果是香蕉，但香蕉的概率排第二，那么这个结果也是top 2准确的。
自从使用了《正确的 Win 主机网站伪静态设置方法》之后，自己也怀疑过为什么我的分类链接还是动态的？而且我还有印象，刚安装 wordpress 的时候都不是这个形式，应该是用的分类的别名链接才对啊！...搜到的结果基本都是教你如何解决使用伪静态之后，中文分类或中文标签打不开的情况，在百度知道倒是看到同样的提问，不过没能解决：《wordpress 分类目录 怎么设置才能以"别名"的方式显示？》 ...昨晚大概 11 点在和 GF 通电话时，随意点开了搜索结果中的《WordPress 分类目录标签云集 404 错误修复教程》，让我灵光一闪！终于想起来了造成分类目录写死为动态链接的原因！...cat=id 的动态形式！最终，由于再次更换了伪静态的设置方法，却忘记将 wp-includes/rewrite.php 里面被修改的内容重新改回来！从而导致了分类目录固定为?...cat=id 形式的动态链接！ 解决方法：打开 wp-includes/rewrite.php，搜索找到 function using_index_permalinks() { if ( !
概率论只不过是把常识归纳为计算问题。 （皮诶尔·西蒙·拉普拉斯） 什么是概率图 我们首先肯定都知道什么是图。图就是由结点和结点之间的链接组成的。...那么概率图就是在图结构的基础上集成了“概率”的概念，也就是，概率图中的结点变成了随机变量，链接变成了这些随机变量之间的概率关系（依赖关系）。...概率无向图的判断 这里首先给出判定条件： 如果联合概率分布满足成对、局部或者全局马尔科夫性，则称此联合概率分布为概率无向图模型。...概率无向图模型的因子分解 概率无向图模型的最大特点就是易于因子分解，也就是将整体的联合概率写成若干子联合概率的乘积的形式。...将概率无向图模型的联合概率概率分布表示为其最大团上的随机变量的函数的乘积形式的操作，称为因子分解。
概率图模型
branch = 0.6, margin = 0.1) # brach 设置shoudler text(churn.rp,all = TRUE, use.n = TRUE) 5.5 评测递归分割树的分类能力...rpart传统决策树算法之外，条件推理树ctree是另外一类比较常用的基于树的分类算法。...kknn包可以提供带权重的k邻近算法、回归和聚类。 5.11 使用逻辑回归 属于基于概率统计的算法，logit函数可以执行，glm family指定为binomial也是逻辑回归算法。...，能迅速合并新的数据集，更新分类模型。...5.12 使用朴素贝叶斯分类算法 也是基于概率的分类器，假设样本属性之间相互独立。 library(e1071) classifer <- naiveBayes(trainset[,!
今天我们对概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM）做一个总结。 模型表示 概率图模型，是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概率模型。...它提出的背景是为了更好研究复杂联合概率分布的数据特征，假设一些变量的条件独立性，由此我们把概率图模型分为有向图和无向图，并且介绍了它们的模型表示、条件独立性。...有向图模型又称贝叶斯网络或信念网络，其联合概率分布可以分解为每个随机变量Xk的局部条件概率的乘积形式： 贝叶斯网络的条件独立性体现在三种形式：tail-to-tail，head-to-tail，head-to-head...文章链接： 概率图模型(模型表示) 概率图模型(D分离) 模型推断 概率图模型只是为了简便研究模型方便而提出的工具，通常我们把得到联合概率分布参数的过程称为Learning问题，得到参数后，...在⽆向图的基础上，引⼊隐变量得到了玻尔兹曼机，这个图模型的概率密度函数是⼀个指数族分布。
朴素贝叶斯是建立在贝叶斯定理上的一种分类模型，贝叶斯定理是条件概率的一种计算方式，公式如下 ? 通过比较不同事件发生的概率，选取概率大的事件作为最终的分类。...，分为no的概率值更大，所以通过朴素贝叶斯分类就将该数据点划分为no。...在统计概率的过程中，会遇到某个条件组合的频数为0的情况，称之为零概率问题，此时直接带入公式会导致整个概率为零。...对于连续型的变量，为了计算对应的概率，此时又引入了一个假设，假设特征的分布为正态分布，计算样本的均值和方差，然后通过密度函数计算取值时对应的概率 ? 示例如下 ?...，但是由于存在各种先验假设，会导致一定的分类错误率。
机器学习算法的基础当属概率论，所以理解和使用概率论在机器学习中就显得尤为重要。本文给大家提供一个使用概率分类的方法——朴树贝叶斯。...如果写出一个最简单的贝叶斯分类器，当你完成这个分类器后可以对概率分类器就有一个更好的理解。...概率分类器原理 分类问题 分类问题可以看做构造分类器。...概率分类 简单来说，使用概率分类就是，计算每一个待分类项属于某一项的概率，最后使用最大概率作为此项的类别。...总结 在遇到文档分类的需要的时候，通常都会使用朴素贝叶斯分类器来处理相关内容。我们须假设词与词之间是没有关系（当然，我们知道这是不准确的），然后根据出现词频概率来训练算法，通常是行之有效的方法。
概率图模型（probabilistic graphical model）是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。...它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边表示变量间的概率相关关系，即“变量关系图”。...根据边的性质不同，概率图模型可大致分为两类： * 第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网（Bayesian network）； * 第二类是使用无向图表示变量间的相关关系...04 学习与推断 基于概率图模型定义的联合概率分布，我们能对目标变量的边际分布（marginal distribution）或以某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。...对概率图模型，还需确定具体分布的参数，这称为参数估计或参数学习问题。 概率图模型的推断方法大致可分为两类： * 第一类是精确推断方法 希望能计算出目标变量的边际分布或条件分布的精确值。
概率图模型概述 概率图模型(Probabilistic Graphical Model，PGM)，简称图模型（Graphical Model，GM），是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概...图模型有三个基本问题： 1. 表示问题：对于一个概率模型，如何通过图结构来描述变量之间的依赖关系。 2. 推断问题：在已知部分变量时，计算其它变量的后验概率分布。3....1.2，朴素贝叶斯分类器： 《机器学习21：概率图--朴素贝叶斯模型》中已有详细解释。 1.3，隐马尔可夫模型： 《机器学习23：概率图--隐马尔可夫模型(HMM)》中已有详细解释。...其中函数fc(xc)为定义在xc 上的特征向量，θc 为权重向量。于是，联合概率p(x)的对数形式为： ? 其中θ 代表所有势能函数中的参数θc。...这种形式的无向图模型也称为对数线性模型（Log-LinearModel）或最大熵模型（MaximumEntropy Model）。 如果用对数线性模型来建模条件概率p(y|x)： ?
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