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第9章概率图模型《机器学习》胡晓目录9.1联合概率9.2概率有向图9.3概率图向图9.4因子图与和积算法9.1联合概率

9.2概率有向图

9.2概率有向图

9.2概率有向图

9.2概率有向图定理9.1：父结点给定下，该结点与其所有非后代结点(non-descendants)条件独立。

9.2概率有向图

贝叶斯网络表示通常由领域专家根据研究对象先验知识进行建立模贝叶斯网络图。一般分为三个步骤：确定变量集和变量域设计结点设计网络结构定义变量之间的依赖关系参数学习表示联合概率分布(包括局部概率分布或局部密度函数)。

9.2概率有向图

(2)依据变量之间的依赖关系设计网络拓扑结构

(3)

采用概率理论进行参数学习

9.2概率有向图

(3)

采用概率理论进行参数学习

假设根据训练数据已经获得，

概率分布形式

9.2概率有向图

变量消除法9.2概率有向图

9.2概率有向图

9.2概率有向图

9.2概率有向图

9.2概率有向图

9.2概率有向图

9.3概率无向图

9.3概率无向图

9.3概率无向图

9.3概率无向图

9.3概率无向图

9.3概率无向图

9.3概率无向图

转移特征函数状态特征函数

9.4因子图与和积算法

9.4因子图与和积算法

9.4因子图与和积算法

9.4因子图与和积算法

9.4因子图与和积算法

(2)变量结点则演化为边缘

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