标签归档:图模型

PRML读书会第八章 Graphical Models

Deep Learning Specialization on Coursera

PRML读书会第八章 Graphical Models

主讲人 网神

(新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面

网神(66707180) 18:52:10

今天的内容主要是:

1.贝叶斯网络和马尔科夫随机场的概念,联合概率分解,条件独立表示;2.图的概率推断inference。

图模型是用图的方式表示概率推理 ,将概率模型可视化,方便展示变量之间的关系,概率图分为有向图和无向图。有向图主要是贝叶斯网络,无向图主要是马尔科夫随机场。对两类图,prml都讲了如何将联合概率分解为条件概率,以及如何表示和判断条件依赖。
先说贝叶斯网络,贝叶斯网络是有向图,用节点表示随机变量,用箭头表示变量之间的依赖关系。一个例子:
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PRML读书会第四章 Linear Models for Classification

Deep Learning Specialization on Coursera

PRML读书会第四章 Linear Models for Classification

主讲人 planktonli

planktonli(1027753147) 19:52:28

现在我们就开始讲第四章,第四章的内容是关于 线性分类模型,主要内容有四点:
1) Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系 (Fisher分类是最小二乘分类的特例)
2) 概率生成模型的分类模型
3) 概率判别模型的分类模型
4) 全贝叶斯概率的Laplace近似
需要注意的是,有三种形式的贝叶斯:
1) 全贝叶斯
2) 经验贝叶斯
3) MAP贝叶斯
我们大家熟知的是 MAP贝叶斯
MAP(poor man’s Bayesian):不涉及marginalization,仅是一种按后验概率最大化的point estimate。这里的MAP(poor man’s Bayesian)是属于 点概率估计的。而全贝叶斯可以看作对test样本的所有参数集合的加权平均,PRML说的Bayesian主要还是指Empirical Bayesian: 继续阅读