随笔分类 - 概率图模型
斯坦福CS229课程-概率图模型相关学习笔记
摘要:Decision Making 作决策 这一周的内容在老版本的CS228课程中,是作为第六周的一个小节讲的(老版本的CS229只有9周的课程),而在概率图模型的教材里边对应的是第22章效用和决策。也就是说,这一周的课程更多的是对之前所学知识的一种应用。 1.记号和定义 使用影响图来表现本周所学的内容
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摘要:Markov Networks for OCR 光学字符识别的马尔科夫网络 说到光学字符识别(OCR),此前笔者首先想到的会是卷积神经网络,而单词识别则会考虑使用递归神经网络。而本周的作业则基于马尔科夫网络构建了一个较为基础OCR系统,目的也主要是让我们对马尔科夫网络有个感性的认知。网络所需要的的所
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摘要:Bayes Nets for Genetic Inheritance 基因遗传的贝叶斯网络 1.构建基因遗传的贝叶斯网络 本章要求构建如下图所示的贝叶斯网络: 图中,变量1、2、3分别表示父母及子女的基因型(Genotype),变量4、5、6分别表示父母及子女基因型所对应的性状(Phenotype)
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摘要:Computing probability queries in a Bayesian network 计算贝叶斯网络中的概率查询 1.基础因子操作 这一周的作业主要是熟悉一下基础操作。作业中因子的结构如下: phi = struct('var', [3 1 2], 'card', [2 2 2],
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