今天我们对概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM）做一个总结。
在围棋和《星际争霸》等游戏领域赢麻了之后，DeepMind即将挑战一个全新的项目——预测天气。
领域集：X，例如所有木瓜的集合。 标签集：Y，目前仅讨论二元集合，如{0,1}或者{−1,+1}，表示木瓜好吃和不好吃。 训练数据：形如S = ((x 1 ,y 1 )…(x m ,y m ))的有限序列，其中的元素以X ×Y形式成对出现，S称为训练集。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 来自 Facebook AI 的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达 60%，加速搜索快 1.8 倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达 1.2 倍。该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。 长按扫描二维码关注我们 本篇文章转自于“机器之心” 就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同
机器之心发布 作者：严志程 来自 Facebook AI 的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达 60%，加速搜索快 1.8 倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达 1.2 倍。该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。 就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同事最近在 CVPR 2021 发表了关于加速概率性神经架构搜索的最新工作。
就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同事最近在 CVPR 2021 发表了关于加速概率性神经架构搜索的最新工作。该工作提出了一种新的自适应架构分布熵的架构采样方法来显著加速搜索。同时，为了进一步加速在多变量空间中的搜索，他们通过在搜索初期使用分解的概率分布来极大减少架构搜索参数。结合上述两种技巧，严志程团队提出的搜索方法 FP-NAS 比 PARSEC [1] 快 2.1 倍，比 FBNetV2 [2] 快 1.9-3.5 倍，比 EfficientNet [3] 快 132 倍以上。FP-NAS 可以被用于直接搜索更大的模型。搜索得到 FP-NAS-L2 模型复杂度达到 1.0G FLOPS，在只采用简单知识蒸馏的情况下，FP-NAS-L2 能够比采用更复杂的就地蒸馏的 BigNAS-XL [4]模型，提高 0.7% 分类精度。
去年7月，DeepMind用图网络模拟了玻璃箱中的水体流动，如今他们将这个玻璃箱放大到了200万平方公里的大气层，并用深度生成模型取代了大气物理方程。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 条件随机场部分分为两篇讲解，今天这一篇主要简单的讲述什么是条件随机场以及在这之前的概率无向图模型，下一次将从优化算法的层面上论述如何优化这个问题。（理解本篇文章需要对数理统计和图论有一定的基础） 条件随机场（Conditional Random Fields），简称 CRF，是一种判别式的概率图模型。条件随机场是在给定随机变量X条件下，随机变量Y的马尔科夫随机场。原则上，条件随机场的图
又一篇anchor匹配策略的文章，不过确实是简单有效，在ATSS上只需要很小的修改就可以提升性能。GFL2在框的预测上用上了概率分布，这里又在anchor匹配上用上了概率分布。
特别声明：本文仅有的一点贡献就是用自己的理解翻译了 Leon Bottou 等人的论文 <Optimization Methods for Large-Scale Machine Learning>，初窥门径，才疏学浅，疏漏之处，望不吝指教。
老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科:
一、主题模型 要介绍LDA，首先说说主题模型（Topic Model）的概念。主题模型是一种生成式模型，而且是通过主题来生成的。就是说，我们认为一篇文档的每个词都是通过以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语这样一个过程得到的。 何谓“主题”呢？其含义就是诸如一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想，只不过不同的是，从统计模型的角度来说，我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的，不同主题的词相同，但是词频不同。一篇文档一般有多个主题，这样，我们就可以
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/78040210
在概率统计理论中， 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样），也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。
概率潜在语义分析通过话题对数据进行了更简洁地表示，减少了学习过程中过拟合的可能性
先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为”由因求果”问题中的”因”出现的概率。
今天的文章用深入浅出的语言和形式为大家介绍变分自动编码器（VAE）的基本原理，以帮助初学者入门，真正理解这一较为晦涩的模型。还是那种熟悉的风格和味道！读懂本文需要读者理解KL散度包括正态分布之间的KL散度计算公式、KL散度的非负性（涉及到变分法的基本概念），蒙特卡洛算法等基本知识，自动编码的知识。
贝叶斯定理是概率模型中最著名的理论之一，在机器学习中也有着广泛的应用。基于贝叶斯理论常用的机器学习概率模型包括朴素贝叶斯和贝叶斯网络。本章在对贝叶斯理论进行简介的基础上，分别对朴素贝叶斯和贝叶斯网络理论进行详细的推导并给出相应的代码实现，针对朴素贝叶斯模型，本章给出其NumPy和sklearn的实现方法，而贝叶斯网络的实现则是借助于pgmpy。
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。
这一系列我们将会分两篇推送来详细介绍隐式狄利克雷分布，今天为大家带来LDA的数学预备知识以及LDA主题模型的介绍。
作者 | 玉龍 一、简介 隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）是由 David M. Blei、Andrew Y. Ng、Michael I. Jordan 在2003年提出的，是一种词袋模型，它认为文档是一组词构成的集合，词与词之间是无序的。一篇文档可以包含多个主题，文档中的每个词都是由某个主题生成的，LDA给出文档属于每个主题的概率分布，同时给出每个主题上词的概率分布。LDA是一种无监督学习，在文本主题识别、文本分类、文本相似度计算和文章相似推荐等方面都
朴素贝叶斯法是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法，是一种专注分类的算法。
这篇笔记，主要记录花书第三章关于概率知识和信息论知识的回顾。概率论在机器学习建模中的大量使用令人吃惊。因为机器学习，常常需要处理很多不确定的量。不确定的量可能来自模型本身的随机性、对外在失误的不完全观测以及不完全的建模。 其实在这之前，已经有两篇文章重点介绍过概率论的部分知识：协方差&贝叶斯统计的知识。这篇笔记只是记录了花书中的重点，并不是通俗的解释相关概率论只是，想了解更多内容，下面是传送门： 【通俗理解】协方差 【通俗理解】贝叶斯统计 【机器学习】朴素贝叶斯算法分析 随机变量 随机变量（rando
统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。
最近看了一下GAN的论文，又恰好看到了李宏毅老师的课程，感觉里面的数学推导很有意思，所以准备写下来以备之后查阅。
1.统计学习 统计学习的对象是数据，它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。 统计学习的目的就是考虑学习什么样的模型和如何学习模型。 统计学习方法包括模型的假设空间、模型选择的准则以及模型学习的算法。实现统计学习的步骤如下： （1） 得到一个有限的训练数据集合； （2）
首先写一下为什么会写这个吧，之前在看linUCB的一篇博客的时候，看到了这么一段话：
朴素贝叶斯（navie Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。
这里 x^{(i)} 为 \overrightarrow{\mathbf{x}} 的第 i 个特征的取值。第 i 个输入记作 \overrightarrow { \mathbf{x} } _ {i} , 它的意义不同于 x^{(i)} 。 3. 训练数据由输入、标记对组成。通常训练集表示为： \mathbb{D}=\left\{\left(\overrightarrow{\mathbf{x}}_{1}, \tilde{y}_{1}\right),\left(\overrightarrow{\mathbf{x}}_{2}, \tilde{y}_{2}\right), \cdots,\left(\overrightarrow{\mathbf{x}}_{N}, \tilde{y}_{N}\right)\right\} 。
生成式模型和判别式模型的概念是机器学习领域非常重要的基础知识，但能准确区分开二者并不是一件非常容易的事情，笔者经常是看一遍忘一遍，为了巩固下知识点，我将从以下几个方面对两种模型进行介绍和对比。
AI 科技评论按：现如今，诸如小冰这类闲聊机器人逐渐进入了大众的视野，甚至成为了一部分人打发闲暇时光的伴侣。然而，现在的闲聊机器人在对话的互动性、一致性以及逻辑性上都还存在着一些亟待解决的缺陷。
定义在特征空间与类空间上的条件概率分布，即给定特征条件下类的条件概率分布；也可以认为是if-then规则的集合
引言 短短三年时间，变分编码器VAE（Variational Auto-encoder）同GAN一样，成为无监督复杂概率分布学习的最流行的方法。VAE之所以流行，是因为它建立在标准函数逼近单元，即神经网络，此外它可以利用随机梯度下降进行优化。本文将解释重点介绍VAE背后的哲学思想和直观认识及其数学原理。 VAE的最大特点是模仿自动编码机的学习预测机制，在可测函数之间进行编码、解码。同GAN类似，其最重要的idea是基于一个令人惊叹的数学事实：对于一个目标概率分布，给定任何一种概率分布，总存在一个可微的可测
本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释最大熵模型。并且从名著中找了几个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。朴素贝叶斯属于生成式模型，即先对联合分布P(x,c)建模，然后再由此获得后验概率P(c|x)，朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。
在概率统计理论中，生成模型是指能够在给定某些隐含参数的条件下，随机设工程观测数据的模型，他给观测值和标测数据序列指定一个联合概率分布，在机器学习中，生成模型可以用用来直接对数据进行建模，如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样，也可以用来建立变量间的条件概率分布，条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。
大家好，小米粥销声匿迹了很长一段时间，今天又杀回来啦！这次主要是介绍下生成模型的相关内容，尤其是除了GAN之外的其他生成模型，另外应部分读者要求，本系列内容增添了代码讲解，希望能使大家获益，更希望大家多多指正错误、多提宝贵意见。
监督学习方法可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach)，所学到的模型分别称为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model)。
二分类的线性分类模型，也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。
0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。 理解LDA，可以分为下述5个步骤： 一个函数：gamma函数 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dir
贝叶斯模型是指模型参数的推断用的是贝叶斯估计方法，也就是需要指定先验分布，再求取后验分布。
本次课将首先介绍生成模型的概念以及适用场景。进一步讲解基于能量的模型，包括受限玻尔兹曼机（RBM）和深度玻尔兹曼机等。它们既是早期的神经网络模型，也是经典的生成模型。接着介绍目前常见的深度生成模型，包括自编码器和变分自编码器。最后，介绍生成对抗网络（GAN）及其变种。
论文阅读笔记，个人理解，如有错误请指正，感激不尽！该文分类到Machine learning alongside optimization algorithms。
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。
说到主题模型通常会想到LDA主题模型。确实，近些年出现的主题模型或多或少与LDA模型存在联系，但是今天我们要介绍的是比LDA还要早的pLSA主题模型。
概率图模型（Probabilistic Graphic Model），能够很好地挖掘潜在的内容。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语音识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。那么什么样的问题需要HMM模型来解决，一般有以下两个特征： (1)我们的问题是基于序列的，比如时间序列，或者状态序列； (2)我们的问题中有两类数据，一类序列数据是可以观测到的，即观测序列；而另一类数据是不能观察到的，即隐藏状态序列，简称状态序列。
作者：李乐 CSDN专栏作家 简介 深度学习的潜在优势就在于可以利用大规模具有层级结构的模型来表示相关数据所服从的概率密度。从深度学习的浪潮掀起至今，深度学习的最大成功在于判别式模型。判别式模型通常是将高维度的可感知的输入信号映射到类别标签。训练判别式模型得益于反向传播算法、dropout和具有良好梯度定义的分段线性单元。然而，深度产生式模型相比之下逊色很多。这是由于极大似然的联合概率密度通常是难解的，逼近这样的概率密度函数非常困难，而且很难将分段线性单元的优势应用到产生式模型的问题。 基于以上的观察，作者
概率图模型是机器学习的一个分支，它研究如何使用概率分布来描述世界，并对其进行有用的预测。
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