贝叶斯网络马尔科夫

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从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少，中文书籍总共也没几本，有的多
yabmarlboro 8年前 2335

大数据背后的神秘公式(下)：“贝叶斯革命”

在上一篇文章《大数据背后的神秘公式(上)：贝叶斯公式》中我们讲到贝叶斯公式在联邦党人文集作者公案和天蝎号核潜艇搜救中大显身手后，开始引起学术界的注意和重视，而其上世纪八十年代在自然语言处理领域的成功，向我们展示了一条全新的问题解决路径。计算能力的不断提高和大
知与谁同 8年前 1460

前沿|算法：人工智能的新曙光

人工智能，不只是在新闻热点出现时才值得关注的话题。 --从核弹到早产婴儿，人工智能技术已经最终成为足够可靠的监视一切的手段。 在一个有血有肉的医生和一个人工智能系统之间，两者选择其一来作出疾病诊断，佩德罗•多明戈斯更乐意把自己的生命押注到人工智能系统上。佩德罗
沉默术士 9年前 1833

《中国人工智能学会通讯》——2.5 智能汽车人机交互与人机协同技术 的研究进展

2.5 智能汽车人机交互与人机协同技术 的研究进展 汽车车载人机交互系统是信息化技术发展的产物，实现了人与车之间的对话功能。驾驶员可通过该系统，掌握车辆状态信息（车速、里程、当前位置、车辆保养信息等）、路况信息和各种功能设置状态。目前具有代表性的智能人机交互
知与谁同 8年前 1924

史上最全！27种神经网络简明图解：模型那么多，我该怎么选？

27种？！神经网络竟有那么多种？这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型，并尝试解释如何使用它们。准备好了吗？让我们开始吧！ 神经网络的种类越来越多，可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表，在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。
技术小能手 8年前 8941

01 隐马尔可夫模型 - 马尔可夫链、HMM参数和性质

一、马尔可夫性质 先直白得讲性质：当前的状态只和上一时刻有关，在上一时刻之前的任何状态都和我无关。我们称其__符合__马尔可夫性质。 下面是理论化的阐述： 设{X(t), t ∈ T}是一个__随机过程__，E为其状态空间，若对于任意的t1<t2< ...<
白尔摩斯 7年前 1411

《中国人工智能学会通讯》——10.19 安全挑战

10.19 安全挑战 通过上节对当前复杂网络化系统安全控制研究现状的综述，可以发现大量的工作还处于探索阶段，并不能系统地解决复杂网络化系统安全问题。究其原因，主要有来自复杂网络化系统自身和网络攻击两方面的挑战。 1 . 复杂网络化系统自身特点带来的安全挑战
知与谁同 8年前 1199

斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义 六、变量消除

六、变量消除 原文：Variable elimination 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 接下来，我们将注意力转向图模型中的推断问题。 给定概率模型（如贝叶斯网络或 MRF），我们有兴趣使用它来回答有用的问题，例如确
布客飞龙 8年前 2142

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