邱锡鹏 神经网络与深度学习课程【十四】——概率图模型2和3
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模型表示:
有向图 贝叶斯网络 信念网络
常见的有向图模型
朴素贝叶斯分类器 和 sigmoid信念网络
隐马尔可夫模型 HMM 应用广泛：
高斯混合模型：
高斯图模型表示：
概率主题模型：
无向图 马尔可夫随机场
是一类用无向图来表示一组具有马尔可夫性质的随机变量X的联合概率分布模型
图示表示
团： Clique 一个全连通子图 即团内的所有节点之间都连边
定义团之后 就可以构建无向图上的联合概率了 Hammersley-Clifford 定理
无向图模型：
举例：
不断重复上述过程 就可以得到一个很纯净的y
常见的模型：
对数线性模型
条件随机场 也算对数线性模型
模型对比：
有向图和无向图的转换
链式
共果关系：就在所有的因上面加连接 使得给定果之后 他们不相互独立
有向图转无向图称为 道德图
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