概率图模型之：贝叶斯网络
1、贝叶斯定理 P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B) P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。 P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。 P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为”...
概率图模型4：贝叶斯网络
作者：孙相国转载请注明出处概率图模型主要研究四方面问题： 表示 推理 学习 在本系列博文中，我们将按照下面的路线进行陈述： 首先我们研究贝叶斯网络和无向图网络的最基本的概念。 在此基础上，我们分出两个分支，一个是以贝叶斯网络为基础，一个是以无向图为基础，讨论学习问题： 最后我们...
概率图模型之有向图与无向图之间的关系 I map D map perfect map（完美图） 概念
我们已经讨论了有向图和无向图框架下的概率模型，那么我们有必要讨论一下它们二者的关系。概率图模型之有向图与无向图之间的关系ImapDmapperfectmap（完美图）概念的更多相关文章java内存模型及内存与cpu之间的关系主内存和cpu之间的关系,因为cpu是在是处理速度太快了.所以一般cpu都有...