”边缘概率“ 的搜索结果

     贝叶斯网络、马尔科夫随机场(MRF, Markov RandomField)和因子图都属于概念图，因此它们都归属于机器学习中的概念图模型(PGM,Probability Graphical Model). 一：定义 贝叶斯网络，又称信念网络(Belief Network, BN...

     左图为定义域，右图为概率值： 性质 0≤F(x,y)≤10 \leq F(x,y) \leq 10≤F(x,y)≤1. F(x,y)F(x,y)F(x,y)单调递增。 F(x,−∞)=F(−∞,y)=F(−∞,−∞)=0F(x,-\infty) = F(-\infty,y) = F(-\infty,-\infty ) = 0F

     1.条件概率 设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为： P(A|B)=P(AB)/P(B) 2.乘法公式和乘法定理 已经了解了条件概率之后，方程两边同时乘P（B）得到...

高斯分布

标签：   统计学  机器学习  sms

     1.高斯分布的MLE参数估计的均值是无偏的，方差有偏2.二维正态分布的等概率曲线是一个椭圆3.n维正态分布的边缘分布和条件分布都是正态分布高斯分布是概率论和统计学最重要的分布，在机器学习...

     比如KL散度就是，不完美的概率qqq去编码完美信息条件下的概率ppp，从而多需要的编码长度。这种都是利用直接预测的某件事情的概率去做的。 比如，我需要预测这张图是不是猫，预测的猫的概率为 p(x)p(x)p(x)，对吧，...

     文章目录HMM马尔科夫模型的例子隐马尔可夫模型五元组HMM的两个假设HMM例子HMM的3类问题HMM中的前向算法和后向算法HMM 之 维特比算法 ViterbiHMM...场概率图引入MRF定义MRF简单例子局部势函数和边缘概率的关系应用举例...

     贝叶斯定理用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可以立刻导出。如上公式也可变形为：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。通常，事件A在事件B(发生...

     此篇博客为对赵悦著的《概率图模型学习理论及其应用》学习笔记。 1.随机变量与概率函数 设X为一随机变量，x是它的一个取值。在样本空间中，所有使X取值为x的原子事件组成一个事件，记作事件“X=x”。事件...

     1、贝叶斯概率 例如：在历史姓氏的统计下，对某个人姓氏作出猜测，先猜“李王张刘…“，猜对的概率相对较大，这就是先验概率，姓氏的历史统计就是先验信息。 若知道某人来自“牛家村“，则猜他姓”牛“的概率相对较...

     分布函数概率密度函数边缘分布函数边缘概率密度函数相互独立性结论 一、随机变量的相互独立性 说明： 二维离散型随机变量 二维连续性随机变量 二维正态随机变量 例题 例1 例2 步骤： .求边缘分布密度，...

     其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之所以称之为”朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设：所有的特征之间是统计...

     1 概率图模型理论基础 概率图模型理论基础，来自PRML...类似地，p(Y | X)是条件概率，可以表 述为“给定X的条件下Y 的概率”，p(X)是边缘概率，可以简单地表述为“X的概率”。注意该公式在任何情况下都是成立的...

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