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1. 数据准备 使用的是sklearn包中的iris数据集。 # 取前100条数据，2类。 2. 创建SVM类 实现了两种核函数的方法，默认使用linear。 当核函数为线性核时，即可理解成。 3. SMO 算法 当所有参数都满足KKT条件的时候，此时的参数即为最优化参数的解。…

1. CPD(Conditional Probobality Distribution)表 简单介绍了贝叶斯网络中的独立性特征，通过这些独立性特征能够把一个高维度的联合分布分解为低维的条件概率分布。在离散变量中，可以用一个表格表示每一个可能的离散CPD。但是，使用表格表示也有几…

1. 贝叶斯网的基本独立性 在学生成绩示例图中，用边表示其直接依赖关系。 2. 图与分布 这一节概念有点抽象？（至少我是这么觉得，所以后面后回来重新修改了。） 是上的分布，定义为中满足独立性的集合。 I-map：记贝叶斯网络为，概率分布为，若中表现出的独立性的集合是中表现出的独…

1. 贝叶斯网络 仍然是学生成绩的例子，假设有以下5个随机变量，Grade(G)，Course Difficulty(D)、Student Intelligence(I)、Student SAT(S)、Reference Letter(L)。其结构如图example右侧所示。 …

1. 分布及其因子操作 以学生成绩为例：共有以下几个变量：Intelligence()、Diffculty()、Grade()。 这三种变量的组合共有种。 1. Reduction 设置筛选条件：以选取成绩为A的人为例，把所有得A的人选出来。 2. Renormalizatio…