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  • 2利用画树状图和列表计算概率——学生学习课件
  • 1利用画树状图和列表计算概率——学习ppt课件
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  • 北师大版九年级数学上册3.1用树状图或表格求概率 教 案.docx
  • 文章目录一、简介二、算法流程三、BP 算法与Bethe 聚类四、BP 算法与团树传播算法的联系 一、简介 二、算法流程 节点势函数初始化; 所有消息初始化为 1; 选取所有边,迭代更新消息 ; 当消息传递...

    一、简介

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    二、算法流程

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    1. 节点势函数初始化;
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    2. 所有消息初始化为 1;

    3. 选取所有边,迭代更新消息 ;
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    4. 当消息传递收敛时,计算所有节点的信念(belief)
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    三、BP 算法与Bethe 聚类图

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    四、BP 算法与团树传播算法的联系

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  • 一般的机器学习书籍,习惯以模型来分类,像李航的《统计学习方法》,主要从九大模型来串讲(EM算法不算)。猜测是因为以应用为目的,便于计算机...特别是对于系统学习过概率、最优化,再开始接触机器学习的笔者来说

         一般的机器学习书籍,习惯以模型来分类,像李航的《统计学习方法》,主要从九大模型来串讲(EM算法不算)。猜测是因为以应用为目的,便于计算机工程师选取具体模型来解决实际问题。另一方面,如果想要更深入的了解模型背后的原理,譬如为什么朴素贝叶斯和隐马尔科夫链的常用算法一样,是不是所有模型的损失函数都可以选取对数似然呢,对偶算法的成立条件是什么?特别是对于系统学习过概率、最优化,图论等再开始接触机器学习的笔者来说,直到读到Sutton&McCallum的“An Introduction to Conditional Random Fields”(1),才从朦朦胧胧感觉到的各模型的generalization有可能一致,到真正理清一众概率模型/条件概率模型之间的本质联系,i.e.,“简单”模型只不过是“复杂”模型的特殊情况。


    首先祭出一目了然的图(2):


    以抽象的眼光看本质,这一群都是General CRFs的各级别的特殊模型。上面一行是生成模型,下面一行是判别模型,两者区别如下(3):

        生成模型:对观察序列的联合概率分布p(x,y)及p(x)建模,在获取p(x,y)及p(x)之后,可以通过贝叶斯公式p(y|x) = p(x,y) / p(x)得到条件概率分布(即,不直接对条件概率p(y|x)建模)。通常,生成模型收敛速度快。常见的生成模型有:Gaussian mixture model and othertypes of mixture model,HiddenMarkov model,NaiveBayes,AODE,LatentDirichlet allocation,RestrictedBoltzmann Machine。

        判别模型:有样本直接学习决策函数f(x)或条件概率p(y|x)作为预测模型,在建模的过程中不需要关注联合概率分布。通常,判别模型准确性更好。常见的判别式模型有:Logistic regression,Linear discriminant analysis,Support vector machines,Boosting,Conditional random fields,Neural networks。

       生成模型可以通过贝叶斯得到判别模型,但判别模型无法得到生成模型。


    (1)An Introduction to Conditional Random Fields 点击打开链接

    (2)如何用简单易懂的例子解释条件随机场(CRF)模型?它和HMM有什么区别?点击打开链接

    (3)统计方法学习,李航


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  • 事件概率

    2019-10-19 20:14:05
    树状图 确定目标事件 确定结果的概率 计算事件概率 排列组合:https://blog.csdn.net/zeo_m/article/details/80505404 随机试验:在相同条件下可以重复进行,而且每次试验的结果事前都不可预言的试验,用E表示。如...

    事件概率四步法

    1. 找到样本空间。树状图
    2. 确定目标事件
    3. 确定结果的概率
    4. 计算事件概率

    排列组合:https://blog.csdn.net/zeo_m/article/details/80505404

    随机试验:在相同条件下可以重复进行,而且每次试验的结果事前都不可预言的试验,用E表示。如:投掷筛子
    随机事件:在试验中可能发生,也可能不发生的事件。如投掷筛子出现点数大于4
    基本事件:试验中每个可能的结果。随机事件由若干个基本事件组成。
    样本空间:试验E的全部基本事件组成的集合,称为试验E的样本空间,记为S。
    设A,B为样本空间S中的事件:
    ABA \subset B:事件A发生必然导致事件B发生
    A+BA+BABA \cup B:事件A与事件B至少有一个发生。
    ABA-B:事件A发生而事件B不发生。
    ABA*BABA \cap B:事件A与事件B同时发生
    Aˉ\bar{A}:A的对立事件
    互斥事件:不能同时发生的事件。

    德莫根公式:A+Bˉ=AˉBˉ\bar{A+B}=\bar{A}*\bar{B}ABˉ=Aˉ+Bˉ\bar{A*B}=\bar{A}+\bar{B}

    概率:事件发生是可能性,用P表示。P(A)代表事件A发生的可能性。
    统计概率:多次重复试验,事件发生的频率。
    P(A+B)=P(A)+P(B)P(AB)P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)

    条件概率:在事件B已经发生的情况下,事件A发生的概率,记为P(A|B),
    P(AB)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}
    乘法公式:P(AB)=P(B)P(AB),P(B)>0P(AB)=P(B)P(A|B),P(B)>0
    P(A1A2...An)=P(A1)P(A2A1)P(A3A1A2)...P(AnA1A2...An1)P(A_1A_2...A_n)=P(A_1)P(A_2|A_1)P(A_3|A_1A_2)...P(A_n|A_1A_2...A_{n-1})

    全概率公式:
    设事件组B1,B2,...BnB_1,B_2,...B_n满足:(1)i=1nBi=S\sum_{i=1}^n B_i=S;(2)B1,B2,...,BnB_1,B_2,...,B_n互不相容;(3)P(Bi)>0,i=1,2,...,nP(B_i)>0, i=1,2,...,n,则对任意A恒有P(A)=i=1nP(Bi)P(ABi)P(A)=\sum_{i=1}^nP(B_i)P(A|B_i)
    一般的说,事件组B1,B2,...,BnB_1,B_2,...,B_n是可能导致事件A发生的全部原因。
    贝叶斯公式:

    独立事件:P(AB)=P(A)P(B),P(A|B)=P(A),

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  • (1)画出树状图,求选到相同种类灯泡的概率 (2)要求选购灯泡总功率不超过30w,选到10w和5w两种类数量相等的概率。 考试标准答案 (1)1/8 (2)6/11 老师解释得不错,所有人都听懂了。但我仍存有疑惑,不想...

    前两天的数学期中考里有这样一道题目。


    小明要买四个灯泡,商场里有功率为10w和5w的两种型号的灯泡。

    (1)画出树状图,求选到相同种类灯泡的概率

    (2)要求选购灯泡总功率不超过30w,选到10w和5w两种类数量相等的概率。

    考试标准答案

    (1)1/8

    (2)6/11

    老师解释得不错,所有人都听懂了。但我仍存有疑惑,不想去问老师了,反正会被说成钻牛角尖。希望有人看到,对这个可能探讨起来浪费光阴的问题有一些看法和交流。


    第一问的答案是2/2^4,没有疑惑。

    可是第二问老师给出的解释是这样的,因为总功率不能超过30w,故删掉了5条路径。所以答案是5/11


    我觉得这个解释不正确。

    不应该是从[每种灯泡的个数]这个角度去考虑这一问吗.

    关于这道题,我将它改成分苹果给四位小朋友,小红、小明、小军、小华,有大的、小的两种苹果,因为要考虑有人会分到小的,会不开心。所以这个问题的角度是从[人]出发的,探讨的是[分配],一定要将概率的总数算成2^4。


    可是下一问问的是[苹果]的[种类]和[数量]的问题,不用涉及到[人],只要从[每种苹果的个数]去考虑就可以了啊,两个大的苹果究竟是给小红和小明,还是给小军和小华,不在这一问探讨范围内,买了之后再去决定就好了啊。


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    千次阅读 2019-10-30 23:36:14
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    2011-06-24 22:43:00
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空空如也

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概率树状图