Koller 教授把决策作为一种单独的模块进行讲解，但我认为，决策和推理本质上是一样的，都是在假设已知CPD或者势函数的情况下对模型给出结论。1、决策==逐利决策的基本思想很intuitive，并且非常有用。在赌博行为中，最后获得的钱与硬币的正反，赌注的大小有关。硬币的正反显然是随机变量，而赌注的大小却是决策量。显而易见的是，决策的最终目的是使得某个期望最大

软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@Journal of Software,2013,24(11):2476−2497 [doi: 10.3724/SP.J.1001.2013.04486] +86-10-62562563 ©中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax:∗概率图模型研究进展综述张宏毅1

概率图模型中的推断王泉中国科学院大学网络空间安全学院2016年11月•推断问题回顾•精确推断：信念传播–信念传播算法回顾–信念传播在HMM中的应用•近似推断：吉布斯采样–吉布斯采样算法回顾–吉布斯采样在LDA中的应用•推断问题回顾•精确推断：信念传播–信念传播算法回顾–信念传播在HMM中的应用•近似推断：吉布斯采样–吉布斯采样算法回顾–吉布斯采样在LDA中的

概率图模型介绍与计算01 简单介绍概率图模型是图论和概率论结合的产物，它的开创者是鼎鼎大名的Judea Pearl,我十分喜欢概率图模型这个工具，它是一个很有力的多变量而且变量关系可视化的建模工具，主要包括两个大方向：无向图模型和有向图模型。无向图模型又称马氏网络，它的应用很多，有典型的基于马尔科夫随机场的图像处理，图像分割，立体匹配等，也有和机器学习结合求

概率图模型

概率图模型介绍PPT课件

概率图模型

概率图模型介绍

第四章 概率统计模型

王珏-结构+平均-读Daphne Koller的“概率图模型”

数学建模—概率模型 PPT

在之前的消息传递算法中，谈到了聚类图模型的一些性质。其中就有消息不能形成闭环，否则会导致“假消息传到最后我自己都信了”。为了解决这种问题，引入了一种称为团树（clique tree)的数据结构，树模型没有图模型中的环，所以此模型要比图模型更健壮，更容易收敛。1.团树模型链模型是一种最简单的树模型，其结构如下图所示，假设信息从最左端传入则有以下式子。假设要对变

概率图模型学习(西电)

概率图模型过去的一段时间里，忙于考试、忙于完成实验室要求的任务、更忙于过年，很长时间没有以一种良好的心态来回忆、总结自己所学的东西了。这几天总在想，我应该怎么做。后来我才明白，应该想想我现在该做什么，所以我开始写这篇博客了。这将是对概率图模型的一个很基础的总结，主要参考了《PATTERN RECOGNITION and MACHINE LEARNING》。看

概率统计分布模型讲解

读DaphneKoller的“概率图模型”

第11讲++概率图模型(上)

概率图模型介绍与计算．概率图模型介绍与计算 01 简单介绍概率图模型是图论和概率论结合的产物，它的开创者是鼎鼎大名的JudeaPearl,我十分喜欢概率图模型这个工具，它是一个很有力的多变量而且变量关系可视化的建模工具，主要包括两个大方向：无向图模型和有向图模型。无向图模型又称马氏网络，它的应用很多，有典型的基于马尔科夫随机场的图像处理，图像分割，立体匹配等

教学大纲统计推理和学习（Statistical Inference and Learning）是信号处理、模式识别、通信系统等工程应用中处理不确定性的一个重要方法。新兴的（概率）图模型是概率论与图论相结合的产物，为各种统计推理和学习提供了一个统一的灵活框架。本课程介绍图模型基本理论，包括：图论相关知识，图模型上条件独立性，有向图模型（贝叶斯网络）、无向图模型

概率图模型介绍与计算01 简单介绍概率图模型是图论和概率论结合的产物，它的开创者是鼎鼎大名的Judea Pearl,我十分喜欢概率图模型这个工具，它是一个很有力的多变量而且变量关系可视化的建模工具，主要包括两个大方向：无向图模型和有向图模型。无向图模型又称马氏网络，它的应用很多，有典型的基于马尔科夫随机场的图像处理，图像分割，立体匹配等，也有和机器学习结合求