斯坦福-随机图模型-week1.0_
title: 斯坦福-隨機(jī)圖模型-week1.0
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notebook: 6- 英文課程-9-Probabilistic Graphical Models 1: Representation
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斯坦福-隨機(jī)圖模型-week1.0
什么是隨機(jī)圖模型
PGM，probabilistic Graphical Model 隨機(jī)圖模型
兩種用途：
模型是什么
是我們對(duì)世界的認(rèn)識(shí)的一種描述
一種模型可以產(chǎn)生多種算法，模型可以說(shuō)是一種理解的方式，而算法是一種計(jì)算的方式，或者說(shuō)實(shí)現(xiàn)的方式。
模型可以通過(guò)抽象方法和學(xué)習(xí)方法得到。
什么是隨機(jī)性 uncertainty
- 隨機(jī)性來(lái)源于對(duì)世界的不完全認(rèn)識(shí)
- 或者世界中的噪聲
- 或者我們的模型的不完整性
隨機(jī)理論
- 是一種已經(jīng)建立的完善的描述隨機(jī)性的一種理論
- 是模型的學(xué)習(xí)方法的基石
復(fù)雜系統(tǒng)
復(fù)雜系統(tǒng)中很多因素是不能夠被詳細(xì)描述的，比如在疾病診斷系統(tǒng)中，
我們很難通過(guò)直接的因果關(guān)系來(lái)描述 病情 檢查結(jié)果 疾病 臨床表象等關(guān)系
或者在圖像領(lǐng)域中，像素點(diǎn)的關(guān)系
我們只能使用隨機(jī)變量的相關(guān)性來(lái)描述，將事物聯(lián)系到一起。
圖論模型
在圖論模型中我們可以比較清晰的描述石屋尖的關(guān)系，
特別是使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來(lái)描述事物間的不確定的關(guān)系。
貝葉斯網(wǎng)路
和馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)
如圖中的貝葉斯模型和
圖模型
圖模型的優(yōu)勢(shì)
圖論模型是一個(gè)十分直觀緊湊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
并且我們可以在上面進(jìn)行十分有效的推理
他擁有稀疏的參數(shù)，可以從數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)
擁有很多有趣的應(yīng)用
比如：
- 醫(yī)療診斷
- 圖像處理
- 機(jī)器學(xué)習(xí)
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-分布
聯(lián)合分布
假設(shè)我們要描述天分，困難和分?jǐn)?shù)的關(guān)系，我們進(jìn)行如下的定義。
在上圖中，分別定義了，天分，題目的難度和成績(jī)
我們描述的學(xué)生同時(shí)擁有上述三個(gè)屬性，
然后我們的數(shù)據(jù)是這樣的：
最后一列是概率。
當(dāng)我們知道一個(gè)學(xué)生的成績(jī)是g1的時(shí)候，我們可以看到在圖中：
G一欄不是g1的都可以被劃掉了
然后將最后的概率歸一化，就可以得到每一行目前的概率了，比如這樣：
preliminaries factory 預(yù)賽因素
條件概率CPD
factor product 因子乘法
就是根據(jù)因子的關(guān)系將他們乘在一起
分子合并
就是說(shuō)如果你有一張高維度的表，現(xiàn)在你想把其中某個(gè)維度合并掉，你可以使用分子合并，將相應(yīng)的概率加在一起。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的斯坦福-随机图模型-week1.0_的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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