企业网站怎么做百度,做外贸网站那个好,快乐麻花网站源码,一百度网站建设概率图模型#xff08;Probabilistic Graphical Model#xff0c;PGM#xff09;#xff0c;是一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立性的概率模型。它可以用来表示复杂的概率分布#xff0c;进行有效的推理和学习#xff0c;以及解决各种实际问题#xff0c;如图…概率图模型Probabilistic Graphical ModelPGM是一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立性的概率模型。它可以用来表示复杂的概率分布进行有效的推理和学习以及解决各种实际问题如图像处理自然语言处理生物信息学社会网络分析等。
概率图模型有两大类有向图模型和无向图模型。有向图模型使用有向非循环图Directed Acyclic GraphDAG来表示变量之间的因果关系也称为贝叶斯网络Bayesian Network或信念网络Belief Network。无向图模型使用无向图Undirected Graph来表示变量之间的相关关系也称为马尔可夫网络Markov Network或马尔可夫随机场Markov Random Field。
概率图模型的基本问题有三个表示、推断和学习。表示问题是指如何用图结构和参数来定义一个概率分布。推断问题是指如何根据已知的观测变量和参数计算未知的隐变量或者边缘概率。学习问题是指如何根据已知的观测数据估计未知的参数或者图结构。
为了让你更清楚地理解概率图模型的含义我为你准备了以下的例子
假设你有一个朋友圈其中有五个人Alice, Bob, Carol, David和Eve。你想要知道他们之间的友谊关系以及他们的喜好和性格。你可以用一个概率图模型来表示这个问题如下图所示 这个图中每个节点代表一个人每个节点有两个属性爱好hobby和性格personality。每条边代表两个人之间是否是朋友。这个图就是一个无向图模型的例子它可以用来表示五个人的爱好和性格的联合概率分布以及他们之间的友谊关系。 这个公式的含义是五个人的爱好和性格的联合概率分布等于所有可能的组合乘以相应的势函数再除以归一化常数。势函数可以看作是一种度量变量之间相关程度的函数它越大说明变量之间越相关它越小说明变量之间越独立。
