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摘要: 概率图模型G(V,E)由节点V和边E构成。在之前马尔科夫模型相关的博客中,我谈到马尔科夫模型的本质是当两个人交流后,其意见(两个随机变量)同意0与不同意1的概率组合。而势函数表达的是两个意见相同或者相左的程度。 我们搞的那么麻烦,最后想要得到的不就是每个意见正确与否(随机变量取不同值的概率)吗?与其 阅读全文
posted @ 2020-06-04 00:09 秋华 阅读(2415) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 概率图的一个重要作用是进行推理,针对某个随机变量,告诉我们它到底有没有可能,有多大可能发生。之前在representation相关的内容中,我们更多的关心如何利用概率图减少联合分布的计算量。inference相关的章节就是要介绍如何从联合概率中获得单个随机变量的概率。 1.链状变量消除 对于给定的联 阅读全文
posted @ 2020-06-04 00:03 秋华 阅读(468) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 再一次遇到了Markov模型与条件随机场的问题,学而时习之,又有了新的体会。所以我决定从头开始再重新整理一次马尔科夫模型与条件随机场。 马尔科夫模型是一种无向概率图模型,其与马尔科夫链并不是很一样。马尔科夫链的节点是状态,边是转移概率,是template CPD的一种有向状态转移表达。而马尔科夫模型 阅读全文
posted @ 2020-06-04 00:01 秋华 阅读(564) 评论(0) 推荐(0)
摘要: CPD是conditional probability distribution的缩写,翻译成中文叫做 条件概率分布。在概率图中,条件概率分布是一个非常重要的概念。因为概率图研究的是随机变量之间的练习,练习就是条件,条件就要求条件概率。 对于简单的条件概率而言,我们可以用一个条件概率表来表达。如图1 阅读全文
posted @ 2020-06-03 23:59 秋华 阅读(1038) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 概率图模型(PGM)是一种对现实情况进行描述的模型。其核心是条件概率,本质上是利用先验知识,确立一个随机变量之间的关联约束关系,最终达成方便求取条件概率的目的。 1.从现象出发 这个世界都是随机变量 这个世界都是随机变量。 第一,世界是未知的,是有多种可能性的。 第二,世界上一切都是相互联系的。 第 阅读全文
posted @ 2020-06-03 23:57 秋华 阅读(919) 评论(0) 推荐(0)
摘要: EM算法(Expectation-maximization),又称最大期望算法,是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计(或极大后验概率估计) 从定义可知,该算法是用来估计参数的,这里约定参数为 。既然是迭代算法,那么肯定有一个初始值,记为 ,然后再通过算法计算 通常,当模型的变量 阅读全文
posted @ 2020-06-03 22:53 秋华 阅读(720) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 今天观摩别人代码的时候,出现了求无向图最大团。 描述:团就是最大完全子图。(极大团) 给定无向图G=(V,E)。如果U包含于V,且对任意u,v属于U且有(u,v)属于E,则称U是G的完全子图。 G的完全子图U是G的团当且仅当U不包含在G的更大的完全子图中,即U就是最大完全子图。 G的最大团是指G中所 阅读全文
posted @ 2020-06-03 21:19 秋华 阅读(1380) 评论(0) 推荐(0)
摘要: GET请求 $.get("/api/v1.0/user",function(resp){ // 用户未登录 if ("4101" == resp.errno) { location.href = "/login.html"; } // 查询到了用户的信息 else if ("0"== resp.er 阅读全文
posted @ 2020-06-01 22:59 秋华 阅读(4714) 评论(0) 推荐(0)
摘要: /Users/wangpingyang/.pyenv/versions/3.7.2/lib/python3.7/site-packages/httprunner/__init__.py:5: MonkeyPatchWarning: Monkey-patching outside the main n 阅读全文
posted @ 2020-06-01 11:43 秋华 阅读(810) 评论(0) 推荐(0)
摘要: console https://www.jianshu.com/p/67bcb481d1c5 Element https://www.kkpan.com/article/1845.html 阅读全文
posted @ 2020-05-31 23:40 秋华 阅读(682) 评论(0) 推荐(0)
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