马尔科夫
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  • 概率图模型(2)——马尔科夫随机场
    1. MarKov随机场的直观理解 2. 一些基本概念 在无向图中，A、B、C、D为顶点，各顶点之间的连接线称为边。 用图表达概率分布的方式。图中的每个节点表示一个随机变量，与之相连的边则表示了各随机变量之间的概率依赖关系。所以，图表示联合概率分布。以上图为例，设有联合概率分布…
    • Q_o
    • 6年前
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    机器学习
  • 斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义 五、马尔科夫随机场
    贝叶斯网络是一类模型，可以紧凑地表示许多有趣的概率分布。 但是，我们在前一章已经看到，一些分布不能完全用贝叶斯网络来表示。 在这种情况下，除非我们想在我们的模型的变量之间引入错误的独立性，否则我们必须回到不太紧凑的表示形式（可以将其视为带有不必要的额外边的图）。 这产生了模型中…