贝叶斯网络 变量消除

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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 6年前 2335

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 6年前 2142

一文读懂机器学习概率图模型（附示例&学习资源）

概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，数据科学家Prasoon Goyal在其博客上发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。本文对该文章进行了编译介绍。 第一部
技术小能手 6年前 4370

python logistic回归

常用的分类与预测算法 回归分析 决策树 人工神经网络 贝叶斯网络 支持向量机 其中回归分析包括： 线性回归---自变量因变量线性关系，最小二乘法求解。 非线性回归--自变量因变量非线性关系，函数变换为线性关系，或非线性最小二乘方法求解。 logistic回归
夜神moon 6年前 1008

优云软件数据专家最佳实践：数据挖掘与运维分析

这份研究报告，作者是优云软件数据专家陈是维，在耗时1年时间制作的一份最佳实践，今天和大家分享下，关于《数据采矿和运维分析》，共同探讨~ 数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 广义数据挖掘：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其
优云软件 8年前 2561

深度 | Nature论文详解概率机器学习：从不确定性表征到自动建模（附论文）

机器如何从经验中学习？概率建模提供了一个框架，帮助我们理解什么是学习，也因此成为了设计可从经验数据中学习的机器的主要理论和实践办法。这种描述了如何表征和控制模型和预测的不确定性的概率框架，在科学数据分析、机器学习、机器人技术、认知科学以及人工智能领域中扮演着
沉默术士 7年前 2263

为什么要用深度学习？

为何深层学习 深层学习开启了人工智能的新时代。不论任何行业都害怕错过这一时代浪潮，因而大批资金和人才争相涌入。但深层学习却以 “黑箱” 而闻名，不仅调参难，训练难，“新型” 网络结构的论文又如雨后春笋般地涌现，使得对所有结构的掌握变成了不现实。我们缺少一个对深
玄学酱 6年前 3391

Yann LeCun说是时候放弃概率论了，因果关系才是理解世界的基石

今年9月初，Yann LeCun在Cognitive Computational Neuroscience (CCN) 2017上发表了题为“为什么大脑能短时间内学习如此多东西？”的演讲，在演讲中他提到，他已经做好放弃概率论（throw Probability
技术小能手 6年前 2548

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